Гетероскедастичность – это ситуация, когда дисперсия ошибок модели не является постоянной и зависит от значений независимых переменных. Это означает, что разброс ошибок изменяется в зависимости от уровня объясняющей переменной.

Если предположение о природе гетероскедастичности верно, то дисперсия случайного члена для первых наблюдений в упорядоченном ряду будет:

• Не равна дисперсии случайного члена для последних наблюдений.

Это связано с тем, что в условиях гетероскедастичности, как правило, наблюдается изменение дисперсии в зависимости от уровня объясняющей переменной. Например, если у нас есть модель, где дисперсия ошибок увеличивается с увеличением значения независимой переменной, то:

1. Для первых наблюдений, которые могут находиться на низком уровне независимой переменной, дисперсия ошибок будет меньше.
2. Для последних наблюдений, которые могут находиться на высоком уровне независимой переменной, дисперсия ошибок будет больше.

Таким образом, в условиях гетероскедастичности, дисперсия случайного члена для первых наблюдений будет меньше, чем для последних наблюдений, если предположение о природе гетероскедастичности верно.