```{r data generation, echo = FALSE, results = "hide"}
library("exams")
library("exams.forge")
instruction <- NULL
```

Question
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```{r, error=TRUE, child=instruction}
```

Geben Sie zwei Voraussetzungen für die Residuen im klassischen linearen Regressionsmodell an. Was bedeuten sie?

Solution
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* Homoskedastizität:

Die Annahme der Homoskedastizität bezieht sich auf die Annahme, dass die Varianz der Fehler (Residuen) konstant ist. Dies gilt für die abhängige Variable.

* Unkorrelierte Fehler:

Es wird angenommen, dass die Fehler (Residuen) unkorreliert sind, was bedeutet, dass es keine systematischen Muster in den Residuen gibt.

Meta-information
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extype: string
exsolution: nil
exname: `r knitr::current_input()`
