Гетероскедастичность — это явление, при котором дисперсия случайного члена регрессии не является постоянной и изменяется в зависимости от значений независимых переменных. Это может приводить к искажению оценок коэффициентов и снижению эффективности модели.

Чтобы понять, от чего именно зависит дисперсия случайного члена регрессии, давайте разберем несколько ключевых моментов:

• Значений независимых переменных: Дисперсия может увеличиваться или уменьшаться в зависимости от уровня значений независимых переменных. Например, в модели, описывающей доходы, может наблюдаться большая изменчивость доходов у людей с высоким уровнем образования по сравнению с теми, кто имеет низкий уровень образования.
• Уровня зависимой переменной: Иногда дисперсия ошибки может зависеть от самого значения зависимой переменной. Например, в модели, где зависимой переменной является цена товара, цены на дорогие товары могут варьироваться значительно больше, чем на дешевые.
• Внешних факторов: Гетероскедастичность может также возникать из-за влияния внешних факторов, таких как экономические условия, сезонные колебания и другие переменные, которые не включены в модель.

В итоге, гетероскедастичность возникает, когда дисперсия случайного члена регрессии зависит от значений наблюдений (независимых переменных), а также может зависеть от других факторов, влияющих на модель. Это важно учитывать при анализе данных и построении регрессионных моделей, так как игнорирование гетероскедастичности может привести к неверным выводам.