L1回归的同方差性检验创新研究：模拟评估与应用价值

为解决L1回归（一种应对响应变量异常值的稳健回归方法）缺乏同方差性检验工具的难题，研究人员开发了三种新型检验方法。通过蒙特卡洛模拟对比发现，其中一种检验在控制检验水准和效能方面表现最优，填补了该领域方法学空白，为生物统计和医学数据分析提供了更可靠的异方差诊断工具。

　　

当实验数据中存在异常值时，研究者常采用抗干扰能力强的L₁回归（Least Absolute Deviations regression），但传统同方差性检验（homoscedasticity tests）对此束手无策。这项突破性研究构建了三种专为L₁回归设计的检验方法，就像为精密仪器量身定制的诊断工具。通过四组蒙特卡洛模拟实验的严格比拼，发现第一种检验堪称"全能选手"——既能准确识别均一方差（size达标），又具备敏锐捕捉方差波动的"火眼金睛"（power优异）。而另外两种方法则各有短板：一个容易"谎报军情"（尺寸失真），另一个则反应迟钝（检验力不足）。这项成果为生物医学领域的异常数据分析装上了全新的"方差探测雷达"，尤其适合处理那些容易受离群值干扰的基因表达数据或临床指标分析。