同方差假定是經典線性回歸模型中的一個重要假設，它指的是在給定解釋變數的條件下，隨機誤差項（干擾項）具有不變的方差。這一假設確保了線性回歸模型的最小二乘法（OLS，Ordinary Least Squares）估計量具有良好的統計性質。具體來說，如果同方差假定成立，那麼OLS估計的殘差將服從均值為0、方差為σ^2的常態分配。當這一假設不成立時，即隨機誤差項具有不同的方差，則稱為存在異方差性。
在多元線性回歸模型中，同方差性假定也是基本假定之一，它要求誤差項的方差與預測變數的取值無關。這個假定的目的是確保參數估計量的有效性。