...
Weiterhin wird vorausgesetzt, dass die Residuen unabhängig sind und eine konstante Varianz aufweisen (\( V(\epsilon_{i}) = \sigma^{2}\)," Homoskedastizität"). Dies kann grafisch überprüft werden, indem die geschätzten Werte der abhängigen Variablen in einem Streudiagramm gegen die Residuen des Modells abgetragen werden (sog. Residuenplot). Es werden die geschätzten Werte der abhängigen Variable verwendet, da die echten Werte im linearen Regressionsmodell nicht unkorreliert mit den geschätzten Residuen sind. Desweiteren sind verstoßen die geschätzten Residuen auf Grund ihrer Berechnung gegen die Homoskedastizitätsannahme. Deshalb werden die in Residuenplots immer die standardisierten Residuen (\(r_{i}=\frac{\hat{\epsilon}_{i}}{\hat{\sigma}\sqrt{1-h_{ii}}}\), folgend aus der Schreibweise: \(\hat{\epsilon}=(I-H)y=y-X(XX)\betaX'X)^{-1}X'y\)) gegen die geschätzten Werte der unabhängigen Variable geplottet.
...
