КЛАССИЧЕСКИХ МОДЕЛЬНЫХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ
Основные понятия: гомоскедастичность и гетероскедастичность остатков, тест ранговой корреляции Спирмена, автокорреляция остатков модели, критерий Дарбина – Уотсона, мультиколлинеарность факторов.
Ряд допущений в классической модели регрессии формулируется для того, чтобы оценки коэффициентов, полученные с помощью МНК, были несмещенными, состоятельными и эффективными, а также можно было проверять статистические гипотезы. В связи с этим и возникает необходимость рассмотрения методов обнаружения и устранения нарушений предпосылок МНК. Если же игнорировать эти нарушения, то регрессионная модель может оказаться статистически незначимой.
Что касается первого условия теоремы Гаусса–Маркова, то при включении в регрессионное уравнение свободной переменной допущение о равенстве нулю математического ожидания случайного члена никогда не нарушается. Однако, в тех случаях, когда теория требует прохождения линии регрессии через начало координат, то такое допущение может быть нарушено.