Гетероскедастичность (Heteroskedastic regression)

Гетероскедастичность — это свойство данных, используемых при построении регрессионной модели, когда разброс точек наблюдений вдоль линии регрессии является неравномерным на всем диапазоне изменения независимой переменной.

При гетероскедастичности значение выходной переменной зависит не только от изменения входной, но и от того, относительно какой величины это изменение происходит. Наличие гетероскедастичности случайных ошибок приводит к неэффективности оценок, полученных с помощью метода наименьших квадратов.

Кроме того, в этом случае оказывается смещенной и несостоятельной классическая оценка ковариационной матрицы МНК-оценок параметров. Следовательно, статистические выводы о качестве полученных оценок могут быть неадекватными. В связи с этим тестирование моделей на гетероскедастичность является одной из необходимых процедур при построении регрессионных моделей.