RegressionEdit
Le differenze nei valori tipici del set di dati potrebbero essere inizialmente affrontate costruendo un modello di regressione utilizzando determinate variabili esplicative per correlare le variazioni del valore tipico a quantità note. Ci dovrebbe quindi essere una fase successiva di analisi per esaminare se gli errori nelle previsioni dalla regressione si comportano allo stesso modo attraverso il set di dati. Così la questione diventa una delle omogeneità della distribuzione dei residui, come le variabili esplicative cambiano. Vedere analisi di regressione.
Serie orariemodifica
Le fasi iniziali dell’analisi di una serie temporale possono comportare la stampa di valori contro il tempo per esaminare l’omogeneità della serie in vari modi: stabilità nel tempo rispetto a una tendenza; stabilità delle fluttuazioni locali nel tempo.
Combinare le informazioni tra i sitimodifica
In idrologia, vengono analizzate serie di dati su un certo numero di siti composti da valori annuali del flusso massimo annuale del fiume entro l’anno. Un modello comune è che le distribuzioni di questi valori sono gli stessi per tutti i siti a parte un semplice fattore di scala, in modo che la posizione e la scala sono collegati in modo semplice. Ci possono quindi essere domande sull’esame dell’omogeneità tra i siti della distribuzione dei valori in scala.
Combinazione di fonti di informazionemodifica
In meteorologia, i set di dati meteorologici vengono acquisiti nel corso di molti anni di record e, come parte di questo, le misurazioni in alcune stazioni possono cessare occasionalmente mentre, più o meno nello stesso periodo, le misurazioni possono iniziare in località vicine. Ci sono poi domande sul fatto che, se i record sono combinati per formare un unico insieme più lungo di record, tali record possono essere considerati omogenei nel tempo. Un esempio di test di omogeneità dei dati di velocità e direzione del vento può essere trovato in Romanić et al., 2015.
Omogeneità all’interno delle popolazionimodifica
Semplici indagini sulle popolazioni possono partire dall’idea che le risposte saranno omogenee su tutta la popolazione. Valutare l’omogeneità della popolazione implicherebbe cercare di vedere se le risposte di alcune sottopopolazioni identificabili differiscono da quelle di altre. Ad esempio, i proprietari di auto possono differire dai proprietari di auto non, o ci possono essere differenze tra i diversi gruppi di età.