Regression 残差对拟合值图的解释是什么？

执行回归后，将获得因变量的残差和拟合值。绘制它们可以得出违反OLS假设的见解。 我想知道我是否正确地解释了这个输出，因为似乎在任何地方都没有正确的解释

我听说你可以从这个情节中得出以下结论：

• 误差分布（残差i.i.d.？）
• 同向性/异向性
• 残差之间的自相关
• u的条件平均值与无条件平均值的相等性
• 模型的错误指定

作为一个例子，我想展示以下情节，这表明违反了OLS假设

拟合值的残差：

我的解释是：

• 误差项不是i.i.d.，它取决于拟合值的大小，因此取决于解释变量

• 由于条件方差不等于无条件方差，因此不存在同构性

• 自相关的存在

• 无条件平均值不等于条件平均值

• 模型指定错误，非线性可能更好