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1. Homoscedasticity ¶
Residual 이 predicted DV 점수에 패턴없이 퍼져 있는 상태를 말하는데, 이는 다시 말하면, residual의 분산 정도가 predicted value의 변화에 따라서 일정하게 나타난다는 뜻이다. 이러한 무패턴을 homoscedasticity라고 하고 반대의 경우를 heteroscedasticity라고 한다.
위의 경우, 몇몇의 case가 심하게 무리에서 벗어나 있는 것을 알 수 있다. 아래는 같은 regression을 하였으나, 표준화된 residual 점수와 predited점수를 기록하도록 한 후에, 이를 이용하여 그래프를 그리도록 하고, 해당 state를 표시하도록 한 것이다. 이 그래프에 따르면, 25번과 51번 case의 잔차(residual) 점수가 특이하다는 것을 알 수 있다.
regression /dependent crime /method=enter pctmetro pctwhite poverty single /scatterplot(*zresid *pred).
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regression /dependent crime /method=enter pctmetro pctwhite poverty single /scatterplot(*zresid *pred ) /save *zresid *pred. GRAPH /SCATTERPLOT(BIVAR)=PRE_1 WITH ZRE_1 by state /MISSING=LISTWISE.
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