Линейные регрессионные модели с гомоскедастичными и гетероскедастичными остатками

ТЕМА: Линейные регрессионные модели с гомоскедастичными и гетероскедастичными остатками.Метод наименьших квадратов строит оценки регрессии на основе минимизации суммы квадратов остатков.Прежде всего, проверяется случайный характер остатков - первая предпосылка МНК.Зависимость случайных остатков от теоретических значений .Зависимость величины остатков от величины фактора .Это значит, что для каждого значения фактора остатки имеют одинаковую дисперсию.Наличие гетероскедастичности можно наглядно видеть из поля корреляции (рис.2.4) .Если это условие применения МНК не соблюдается, то имеет место гетероскедастичность.Наличие гетероскедастичности можно наглядно видеть из поля корреляции.Оценки означает, что математическое ожидание остатков равно нулю.