Для линейной регрессионной модели
![](https://st.testna5.ru/images/03d/03d118f1ee3d88bf1723364304cf1603.png)
величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей
![](https://st.testna5.ru/images/c8f/c8f3bc1ff2463ecd8f00c15d96cab306.png)
не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей
![](https://st.testna5.ru/images/50b/50bb9abb3dcf3537bad812e3deba783d.png)
. Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
наличии гомоскедастичности
отсутствии гетероскедастичности
нормальном распределении
отсутствии автокорреляции