Eine handfeste Indikation für die Anwendung einer Weighted Least Squares (WLS) im Rahmen einer multiplen linearen Regression ist das Vorhandensein von Heteroskedastizität in den Residuen. Heteroskedastizität bedeutet, dass die Varianz der Fehlerterme nicht konstant ist, was zu ineffizienten Schätzungen der Regressionskoeffizienten führen kann. Wenn du beispielsweise feststellst, dass die Streuung der Residuen mit dem Wert der unabhängigen Variablen variiert, ist dies ein Hinweis darauf, dass eine WLS-Regression sinnvoll sein könnte. Bei der WLS-Regression werden den Beobachtungen Gewichte zugewiesen, die oft invers zur Varianz der Fehlerterme sind, um die Verzerrung zu korrigieren und die Effizienz der Schätzungen zu erhöhen. Zusammengefasst: Eine klare Indikation für WLS ist die Identifikation von Heteroskedastizität in den Residuen der klassischen linearen Regression.