Для линейной регрессионной модели
![](https://st.testna5.ru/images/9fa/9faf77b69df21848b5e1ae53580e7668.png)
величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей
![](https://st.testna5.ru/images/ee9/ee9c91c6b5fa9e0382b0a4d554f18f1a.png)
не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей
![](https://st.testna5.ru/images/45e/45ee2b500e7b789c660d65299273860a.png)
. Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
наличии гомоскедастичности
отсутствии гетероскедастичности
нормальном распределении
отсутствии автокорреляции