Angesichts des abgebildeten Residualplots für ein lineares Regressionsmodell, welches ist das wahrscheinlichste Problem mit dem Modell?

Der Residualplot zeigt eine trichterförmige Verteilung der Residuen, was darauf hindeutet, dass die Varianz der Residuen mit zunehmendem Wert der vorhergesagten Variable zunimmt. Dies ist ein klares Anzeichen für Heteroskedastizität, eine Verletzung einer der Kernannahmen der linearen Regression. Wenn Heteroskedastizität vorliegt, sind die Standardfehler der Regressionskoeffizienten verzerrt, was zu unzuverlässigen Hypothesentests und Konfidenzintervallen führt. Die anderen Optionen sind falsch, weil: Ausreißer würden sich als einzelne Punkte weit außerhalb des Hauptmusters der Residuen zeigen, was hier nicht das primäre Problem ist. Obwohl die Residuen einen Mittelwert von Null haben sollten, ist dies allein nicht ausreichend für die Eignung des Modells, wenn andere Annahmen verletzt sind. Die Residuen weisen offensichtlich KEINE konstante Varianz auf, was die letzte Option widerlegt.