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विषमविसारिता (Heteroscedasticity) अर्थशास्त्र और अर्थमितीय आंकड़ों के विश्लेषण में एक महत्वपूर्ण समस्या है। जब किसी रैखिक प्रतिगमन मॉडल में अवशेषों (residuals) का विचरण (variance) स्थिर नहीं रहता, बल्कि स्वतंत्र चर (independent variable) के मानों के साथ बदलता रहता है, तो इसे विषमविसारिता कहते हैं। मानक रैखिक प्रतिगमन मॉडल इस आधार पर आधारित होता है कि अवशेषों का विचरण स्थिर और समान होता है (homoscedasticity)। इस सिद्धांत के अंतर्गत, सामान्यतः, अवशेषों का औसत शून्य के आसपास होता है और उनका विचरण सभी अवलोकनों में समान रहता है। जब OLS (Ordinary Least Squares) विधि का उपयोग किया जाता है, तो यह अनुमान लगाया जाता है कि अवशेषों का विचरण समान है। OLS विधि का मुख्य उद्देश्य है कि वह प्रतिगमन रेखा के लिए उस प्रकार के अनुमान प्रदान करे जो अवलोकनों के वर्गों के योग (sum of squared residuals) को न्यूनतम करे। यदि विषमविसारिता मौजूद है, तो OLS विधि द्वारा प्राप्त अनुमान अभी भी अप्रवृत्त (unbiased) होते हैं, लेकिन वे प्रभावी (efficient) नहीं रह जाते। इसका अर्थ है कि OLS द्वारा प्राप्त प्रतिगमन गुणांक का अनुमान सही दिशा में होता है, लेकिन उसका विचरण सही नहीं होता। इसके परिणामस्वरूप, मानक त्रुटियां (standard errors) गलत हो जाती हैं और इसलिए t-आँकड़े और F-आँकड़े विश्वसनीय नहीं रहते। इसका सीधा प्रभाव यह होता है कि सांख्यिकीय परीक्षण, जैसे कि हाइपोथीसिस परीक्षण, गलत निष्कर्ष दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, किसी ____ ___ ____ ______ ___ _________ _______ __________ ____ _________ _______ ________.
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