Для регрессионной модели

выявлено, что остатки являются гетероскедастичными, при этом дисперсия остатков находится в зависимости от значения фактора с коэффициентом пропорциональности Кi, то есть

Тогда для исключения гетероскедастичности следует оценивать параметры уравнения …