Насколько я понимаю, нарушение предпосылки о гомоскедастичности не влияет на предсказательную силу модели (ибо конспект о методах прогнозирования). При гетероскедастичности исследователь не может корректно тестировать гипотезы по значимости коэффициентов, строитель предиктивные доверительные интервалы, однако если модель на кросс-валидации показывает хорошее качество, именно ее и надо выбрать.
Также, оценки распределены нормально при n -> inf, т.е асимптотически.
Также, если вы предположили, что x_i — детерминированная величина, то об эндогенности сложно говорить. ТГМ можно обобщить при x_i — сл. в.
Я бы также сделал, \eps_i ~ N(0, \sigma^2)
Как-то не data-driven выходит, надеюсь со временем Вам удастся перехватить контроль над этим!
Есть ли уверенность в том, что буст по студийности не ведет к тому что забираете деньги сами у себя? Делали ли АБ без магических бустов от бизнеса?
Насколько я понимаю, нарушение предпосылки о гомоскедастичности не влияет на предсказательную силу модели (ибо конспект о методах прогнозирования). При гетероскедастичности исследователь не может корректно тестировать гипотезы по значимости коэффициентов, строитель предиктивные доверительные интервалы, однако если модель на кросс-валидации показывает хорошее качество, именно ее и надо выбрать.
Также, оценки распределены нормально при n -> inf, т.е асимптотически.
Также, если вы предположили, что x_i — детерминированная величина, то об эндогенности сложно говорить. ТГМ можно обобщить при x_i — сл. в.
Я бы также сделал, \eps_i ~ N(0, \sigma^2)