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異分散性
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異分散性（英語：Heteroscedasticity），指的是一系列的隨機變量間的方差不相同，相對於同分散性（Homoscedasticity）。
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當我們利用普通最小平方法進行迴歸估計時，常應用高斯-馬可夫定理。其中假設誤差項的方差是不變的，而異分散性是違反這個假設的。如果普通最小平方法應用於異分散性模型，會導致估計出的方差值是真實方差值的偏誤估計量，但是估計值是無偏的。[1]解決方法包括對數處理、修改模型、加權最小平方法、異分散性穩健的標準誤等。
計量經濟學家羅伯特·F·恩格爾因他對存在異分散性的迴歸分析的研究而獲得2003年諾貝爾經濟學獎，研究得出了自我迴歸條件異分散性模型（ARCH）。[2]
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