Étant donné uniquement le graphique des résidus affiché pour un modèle de régression linéaire, quel est le problème le PLUS probable avec le modèle ?

Le graphique des résidus montre une dispersion des points qui s'élargit ou se rétrécit à mesure que les valeurs prédites augmentent ou diminuent. Ce motif en forme d'entonnoir ou de cône est une indication claire d'hétéroscédasticité, ce qui signifie que la variance des erreurs n'est pas constante. L'hétéroscédasticité viole l'une des hypothèses clés de la régression linéaire ordinaire (OLS), rendant les estimations des coefficients inefficaces et les intervalles de confiance non fiables. Les autres options sont incorrectes car : La présence de valeurs aberrantes peut être un problème, mais l'hétéroscédasticité est le problème le plus flagrant et direct indiqué par la forme spécifique de la dispersion des résidus. Une moyenne nulle des résidus est une condition nécessaire mais non suffisante pour un modèle de régression linéaire approprié ; la variance constante est également cruciale. L'affirmation que les résidus présentent une variance constante est directement contredite par le graphique, qui montre une variance non constante.