Question
डेटासेट में विषमविसारिता होने पर कौन-सी अवधारणा का उल्लंघन होता है? विषमविसारिता का पता लगाने के किन्हीं तीन तरीकों का वर्णन करें।
Answer :
Word Count : 409
विषमविसारिता (Heteroscedasticity) एक ऐसी स्थिति है, जिसमें एक रिग्रेशन मॉडल के शेषांक (residuals) का विकरण (variance) असमान होता है, यानी, डेटा के विभिन्न मानों के लिए यह स्थिर नहीं होता। इसका मतलब है कि किसी रिग्रेशन मॉडल में अगर किसी विशेष घटक के लिए शेषांकों का विकरण बदलता है, तो यह विषमविसारिता का संकेत हो सकता है। विषमविसारिता होने पर कई महत्वपूर्ण अवधारणाएँ प्रभावित होती हैं, जिनमें से __________ _________ ____ ______ ________ _____ ___ ______ ____ __________ _________ ________.
_______ ___ ______ ______ ______ _____.
____ ________ _________ __________ ______ ____ _________ _____ _____.
____ __________ ___ _________ _________ ___ ______ __________ ________.
____ __________ _______ _____ ______ __________ _____.
_____ ____ __________ _______ _____ _____ ___ __________.
____ ____ ______ ______ ______ _____ __________ __________.
________ ________ _____ __________ __________ _____ __________ ___ _______ ____ _______.
_________ _________ ______ ____ __________ ____ _______ ___ __________ __________ ____ _________.
________ __________ ________ ______ __________.
______ _______ __________ _________ ______ ________ __________ _______.
________ ________ _____ _____ ____.
________ _________ ____ _________ ______ ___ ________ _________.
____ _____ ___ ______ ____ ______ _______ ____ _________ __________.
__________ _______ _________ _______ ________ ________ _________ _________ ___ ____ ___.
_________ ______ ___ _________ _______ ________ ____ ______.
_________ ______ ___ ________ ___ _________ _____ ___ ______ _________ __________.
_______ __________ _________ ___ ___ _______.
________ ________ __________ __________ _____ __________ ______.
___ _________ _______ _________ ___ ________.
___ _________ ____ ______ ________ ____ ___.
___ _________ __________ _______ ______ _______ ___.
____ _______ ______ _______ ____ _______ _________ ____ ____ _____ ___.
_____ __________ _______ ____ __________ ____ _______ ________ ________ _________.
___ ________ ______ ______ __________ _____ _________ _____ __________.
______ ____ ______ _______ _________ __________ _________ _____.
_________ ___ _____ ___ ___ ___ ____ ________ _____ ____.
____ ______ ______ ______ ________ ______ _______ _____.
_________ ________ ______ ____ __________ _________ _________ ______ __________ ____ ________.
_______ ______ _______ _______ _______ ___ __________ _____ _______ _________ __________.
_________ _______ _________ ____ ________ __________.
______ ________ ______ __________ _____ _____ ______ _______ _____.
______ ______ _____ ______ ____.
______ ________ ______ ___ ______ _________ _________.
_____ ___ _________ ___ ________ _______ _____ _________ _____ ________ __________.
____ ____ _______ ___ _______.
__________ ___ ________ __________ ________ ________ ______.
______ _____ _______ _____ __________.
_________ ____ __________ _________ ___.
___ _______ ______ _______ ____.
_____ __________ ________ _________ _____ ___ ______ __________ _____ _________ _______ ___.
_________ ____ _____ __________ ________.
Get Full Answer on WhatsApp
विषमविसारिता (Heteroscedasticity) एक ऐसी स्थिति है, जिसमें एक रिग्रेशन मॉडल के शेषांक (residuals) का विकरण (variance) असमान होता है, यानी, डेटा के विभिन्न मानों के लिए यह स्थिर नहीं होता। इसका मतलब है कि किसी रिग्रेशन मॉडल में अगर किसी विशेष घटक के लिए शेषांकों का विकरण बदलता है, तो यह विषमविसारिता का संकेत हो सकता है। विषमविसारिता होने पर कई महत्वपूर्ण अवधारणाएँ प्रभावित होती हैं, जिनमें से __________ _________ ____ ______ ________ _____ ___ ______ ____ __________ _________ ________.
_______ ___ ______ ______ ______ _____.
____ ________ _________ __________ ______ ____ _________ _____ _____.
____ __________ ___ _________ _________ ___ ______ __________ ________.
____ __________ _______ _____ ______ __________ _____.
_____ ____ __________ _______ _____ _____ ___ __________.
____ ____ ______ ______ ______ _____ __________ __________.
________ ________ _____ __________ __________ _____ __________ ___ _______ ____ _______.
_________ _________ ______ ____ __________ ____ _______ ___ __________ __________ ____ _________.
________ __________ ________ ______ __________.
______ _______ __________ _________ ______ ________ __________ _______.
________ ________ _____ _____ ____.
________ _________ ____ _________ ______ ___ ________ _________.
____ _____ ___ ______ ____ ______ _______ ____ _________ __________.
__________ _______ _________ _______ ________ ________ _________ _________ ___ ____ ___.
_________ ______ ___ _________ _______ ________ ____ ______.
_________ ______ ___ ________ ___ _________ _____ ___ ______ _________ __________.
_______ __________ _________ ___ ___ _______.
________ ________ __________ __________ _____ __________ ______.
___ _________ _______ _________ ___ ________.
___ _________ ____ ______ ________ ____ ___.
___ _________ __________ _______ ______ _______ ___.
____ _______ ______ _______ ____ _______ _________ ____ ____ _____ ___.
_____ __________ _______ ____ __________ ____ _______ ________ ________ _________.
___ ________ ______ ______ __________ _____ _________ _____ __________.
______ ____ ______ _______ _________ __________ _________ _____.
_________ ___ _____ ___ ___ ___ ____ ________ _____ ____.
____ ______ ______ ______ ________ ______ _______ _____.
_________ ________ ______ ____ __________ _________ _________ ______ __________ ____ ________.
_______ ______ _______ _______ _______ ___ __________ _____ _______ _________ __________.
_________ _______ _________ ____ ________ __________.
______ ________ ______ __________ _____ _____ ______ _______ _____.
______ ______ _____ ______ ____.
______ ________ ______ ___ ______ _________ _________.
_____ ___ _________ ___ ________ _______ _____ _________ _____ ________ __________.
____ ____ _______ ___ _______.
__________ ___ ________ __________ ________ ________ ______.
______ _____ _______ _____ __________.
_________ ____ __________ _________ ___.
___ _______ ______ _______ ____.
_____ __________ ________ _________ _____ ___ ______ __________ _____ _________ _______ ___.
_________ ____ _____ __________ ________.
Get Full Answer on WhatsApp
IGNOU NEWS
Assignment Submission Last Date Extended Till 30 June 2026 Click Here★★★IGNOU June 2026 TEE Date Sheet Released Click Here★★★