Учитывая только показанный график остатков для модели линейной регрессии, какая проблема с моделью НАИБОЛЕЕ вероятна?

На графике остатков видно, что разброс остатков увеличивается по мере увеличения предсказанных значений. Это указывает на гетероскедастичность, то есть непостоянную дисперсию остатков. Одним из ключевых допущений линейной регрессии является гомоскедастичность (постоянная дисперсия остатков). Нарушение этого допущения делает оценки коэффициентов менее эффективными и может привести к неверным выводам о статистической значимости. Выбросы могут присутствовать, но гетероскедастичность является более очевидной и фундаментальной проблемой, видимой на графике. Хотя остатки могут иметь нулевое среднее, это не отменяет проблему гетероскедастичности. Утверждение о постоянной дисперсии неверно, поскольку график явно демонстрирует обратное.