等离散（性）：在统计学（尤其是计数数据模型）中，指数据的方差与均值相等的性质。最典型的例子是泊松分布/泊松回归在理想条件下满足等离散；若方差大于或小于均值，则分别称为过度离散或不足离散。（该词也可更一般地理解为“离散程度相同/均匀分散”，但最常见用法在统计建模语境。）
The Poisson model assumes equidispersion in the counts.
泊松模型假设计数数据满足等离散（均值等于方差）。
When we detected a clear violation of equidispersion, we switched from Poisson regression to a negative binomial model to handle the extra variability.
当我们发现等离散假设明显被违背时，我们从泊松回归改用负二项模型来处理额外的变异。
/ˌɛkwɪdɪˈspɜːrʒən/
由 **equi-**（“相等的”，源自拉丁语 aequus）+ dispersion（“离散、分散”，与拉丁语 dispergere “散开、播撒”相关）构成，字面意思是“相等的离散（程度）”。在统计学中引申为“均值与方差相等”的特定性质。
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