Для линейной регрессионной модели при каждом конкретном наблюдении случайное возмущение может быть различным по величине и по знаку, но не должно быть априорной величины, от которой зависел бы разброс значений случайной составляющей. В аналитической форме это утверждение имеет вид ...
В линейной регрессионной модели для каждого значения фактора фактические значения случайных отклонений имеют одинаковую дисперсию. Выполнение этого условия называют ____ остатков.
Для линейной регрессионной модели гетероскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при переходе от наблюдения к наблюдению проявлять ...