Homoscedastic（统计学/计量经济学）指“同方差的”：在回归或统计模型中，误差项（残差）的方差在不同自变量取值或不同观测条件下保持恒定。
（也常说 homoscedasticity 为“同方差性”。）
/ˌhoʊmoʊskɪˈdæstɪk/
The errors in this regression appear homoscedastic.
这个回归中的误差看起来是同方差的。
If the residuals are not homoscedastic, the standard errors can be biased, so we may use robust methods to get more reliable inference.
如果残差不是同方差的，标准误可能会有偏差，因此我们可能使用稳健方法来获得更可靠的推断。
来自希腊语构词：homo- 表示“相同”，**-scedastic** 源自与“散布/离散（scatter）”相关的词根概念，整体表达“（误差）散布程度相同”，即“方差恒定”。该词多用于统计建模讨论中，与“异方差”相对。
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