Regresjaedit
różnice w typowych wartościach w całym zbiorze danych mogą być początkowo rozpatrywane przez skonstruowanie modelu regresji przy użyciu pewnych zmiennych wyjaśniających, aby odnieść zmiany w typowej wartości do znanych ilości. Następnie powinien być późniejszy etap analizy w celu zbadania, czy błędy w przewidywaniach z regresji zachowują się w taki sam sposób w całym zbiorze danych. W ten sposób powstaje pytanie o jednorodność rozkładu pozostałości, w miarę zmiany zmiennych objaśniających. Patrz Analiza regresji.
serie Czasoweedit
początkowe etapy analizy szeregów czasowych mogą obejmować wykreślenie wartości względem czasu w celu zbadania jednorodności szeregów na różne sposoby: stabilność w czasie w przeciwieństwie do trendu; stabilność lokalnych wahań w czasie.
łączenie informacji z różnych stronedytuj
w hydrologii analizuje się szereg danych z wielu miejsc składających się z rocznych wartości maksymalnego rocznego przepływu rzeki w ciągu roku. Wspólny model polega na tym, że rozkłady tych wartości są takie same dla wszystkich witryn z wyjątkiem prostego współczynnika skalowania, dzięki czemu lokalizacja i skala są połączone w prosty sposób. Następnie mogą pojawić się pytania dotyczące badania jednorodności w różnych miejscach rozkładu skalowanych wartości.
łączenie źródeł informacjiedytuj
w meteorologii zbiory danych pogodowych są pozyskiwane przez wiele lat rekordów i w ramach tego pomiary na niektórych stacjach mogą sporadycznie się kończyć, podczas gdy mniej więcej w tym samym czasie pomiary mogą rozpocząć się w pobliskich lokalizacjach. Następnie pojawiają się pytania, czy jeśli zapisy są łączone w jeden dłuższy zbiór zapisów, zapisy te można uznać za jednorodne w czasie. Przykład badania jednorodności danych prędkości i kierunku wiatru można znaleźć w Romanić et al., 2015.
jednorodność w populacjiedit
proste badania populacyjne mogą zaczynać się od idei, że odpowiedzi będą jednorodne w całej populacji. Ocena jednorodności populacji obejmowałaby sprawdzenie, czy reakcje niektórych możliwych do zidentyfikowania subpopulacji różnią się od reakcji innych. Na przykład właściciele samochodów mogą się różnić od właścicieli innych samochodów lub mogą występować różnice między różnymi grupami wiekowymi.