Hétéroscédasticité

En statistique, on parle d'hétéroscédasticité lorsque les variances des résidus des variables examinées sont différentes. Le mot provient du grec, composé du préfixe hétéro- (« autre »), et de skedasê (« dissipation»). Une collection de variables aléatoires est hétéroscédastique s'il y a des sous-populations qui ont des variabilités différentes des autres.

La notion d'hétéroscédasticité s'oppose à celle d'homoscédasticité. Dans le second cas, la variance de l'erreur des variables est constante i.e. $V a r (ε_{i}) = σ^{2} \forall i$ . Tandis qu’en cas d'hétéroscédasticité, nous avons $\forall i, V a r (ε_{i}) = σ_{i}^{2},$ où $σ_{i}^{2}$ peut être différent de $σ_{j}^{2}$ pour $i \neq j$ .