Гетероскедастичность – допущение о "неодинаковости" Дисперсии (Variance) переменной: Иными словами, разность между реальным и предсказанным значениями Y, скажем, Линейной регрессии (Linear Regresion) не остается в определенном известном диапазоне. Такой "разброс" не позволяет в принципе использовать такую Модель (Model). Это проблема, потому нарушается базовое предположение о линейной регрессии: все ошибки должны иметь одинаковую дисперсию. Самый простой способ узнать, присутствует ли гетероскедастичность,...

Имеем уравнение регрессии, полученное на предыдущем занятии (https://dzen.ru/media/id/6230a6775dd3d039bd69cb6d/chast-1-mnojestvennaia-regressiia-v-excel-63b459147a5b092ebffe32a7): Так же были построены графики зависимостей квадратов остатков от величин Х1 и Х2 По расположению точек на графике можем предположить случайное рассеивание, т. е. квадраты остатков не зависят от величин Х1 и Х2 Проведем тест Бреуша-Пагана на наличие гетероскедастичности в модели. (гетероскедастичность – непостоянство дисперсий остатков случайных отклонений) Нулевая гипотеза теста: остатки в модели гомоскедастичны...