作为我在天文学研究的一部分（各种波长的类星体星等），我一直在制作如下图：
每个图的底部图显示了图顶部图的残差分布。我可以看到，在第一张图中，残差似乎有一个凹向上的趋势，而在底部的图中，它们非常随机分布在 0 附近。我觉得我应该在我的书面报告中指出这一点，因为我' m 使用 OLS 来确定幅度的趋势，但由于我的研究实际上并不是关于统计数据，所以我说“我假设同方差性，因为目测显示残差是随机分布的”这样的话就足够了吗？被统计学家看不起？
同方差性的视觉估计是否足够严格？
机器算法验证
最小二乘
残差
异方差
天文学
2022-03-22 11:19:25
1个回答
我会说（集中在第二个图上）异方差性不明确，点的密度越高，分布（垂直）似乎越大。因此，为了评估这一点，可能会添加残差标准偏差的局部平滑。这可能会提供非常丰富的信息。
评论也回答了：
我通常很感激该论文的作者实际上甚至知道同方差性假设并对其进行了一些思考：这使您领先于绝大多数使用 OLS 的人。顺便说一句，对于您的数据，还有很多可以说的。在第一组残差中有一个正偏度的建议，这使得响应值的简单非线性变换可能同时使残差更加对称分布并消除您注意到的一些（但不是全部）弯曲的不拟合.
– 呼呼
@whuber 是正偏度还是残差似乎没有作为红移 z 的函数以零均值分布？这里的问题与其说是异方差，不如说是参数 z 之间的不均等分布（权重）加上错误的模型。的高密度块中遵循（局部线性）趋势，但不应被视为其他区域的代表。
– 塞克斯图斯·经验