RegressionEdit
Rozdíly v typické hodnoty přes dataset může být zpočátku se zabýval sestavením regresní model pomocí některé vysvětlující proměnné se týkají změn v typické hodnoty na známé množství. Poté by měla existovat pozdější fáze analýzy, aby se zjistilo, zda se chyby v předpovědích z regrese chovají stejným způsobem v celé datové sadě. Otázka se tak stává jednou z homogenity distribuce reziduí, jak se vysvětlující proměnné mění. Viz regresní analýza.
Čas seriesEdit
počáteční fáze v analýze časových řad může vyžadovat vykreslování hodnot proti čas zkoumat homogenitu řady v různých směrech: stabilita v čase oproti trend, stability místní výkyvy v průběhu času.
kombinace informací napříč lokalitamieditovat
v hydrologii jsou analyzovány datové řady napříč řadou lokalit složených z ročních hodnot meziročního maximálního průtoku řeky. Společným modelem je, že distribuce těchto hodnot jsou stejné pro všechny weby kromě jednoduchého faktoru měřítka, takže umístění a měřítko jsou spojeny jednoduchým způsobem. Pak mohou existovat otázky zkoumání homogenity napříč místy distribuce zmenšených hodnot.
Kombinování informací sourcesEdit
V meteorologii, počasí souborů dat jsou získávány v průběhu mnoha let rekord a jako součást tohoto měření, na některých stanicích může přestat, občas, zatímco zhruba ve stejné době, měření může začít v okolních místech. Pak existují otázky, zda, pokud jsou záznamy kombinovány a tvoří jednu delší sadu záznamů, tyto záznamy lze v průběhu času považovat za homogenní. Příklad homogenity testování rychlosti a směru větru dat lze nalézt v Romanić et al., 2015.
homogenita v populacích
jednoduché průzkumy populací mohou vycházet z myšlenky, že odpovědi budou homogenní v celé populaci. Posouzení homogenity populace by zahrnovalo zkoumání, zda se odpovědi určitých identifikovatelných subpopulací liší od odpovědí ostatních. Například majitelé automobilů se mohou lišit od vlastníků automobilů, nebo mohou existovat rozdíly mezi různými věkovými skupinami.