Homocedasticidade = igual (homo) dispersão (scedasticidade), isto é, igual variância, variância dos erros constante. Os dados regredidos encontram-se mais homogêneos e menos dispersos (mais concentrados) em torno da reta de regressão do modelo. Esta é uma das hipóteses básicas adotada pelos modelos de regressão.
Ausência de Autocorrelação = independência entre os erros, sob a condição de normalidade, ou seja, não há relação entre os erros. Esta também é uma das hipóteses básicas adotada pelos modelos de regressão.
Outras hipóteses básicas do modelo de regressão:
1. A variável independente corresponde a números reais que não contenham nenhuma perturbação aleatória;
2. Ausência de micronumerosidade, ou seja, o número de observações “n” deve ser superior ao número de parâmetros estimados pelo modelo:
· Para n ≤ 30, ni ≥ 3;
· Para 30 < n ≤ 100, ni ≥ 10%*n;
· Para n > 100, ni ≥ 10.
Onde n = número de dados da amostra; e ni = número de dados de mesma característica.
3. Os erros são variáveis aleatórias com distribuição normal;
4. Ausência de colinearidade/multicolinearidade, ou seja, não existe dependência linear entre as variáveis independentes.
Tive dificuldade em encontrar essas informações, encontrei em lugares diferente, portanto, se houver algum erros, por favor, me corrijam.