En el modelo de regresión se asume el principio de homoscedasticidad (la varianza de los errores en el modelo de regresión es constante), si esto no es así (heteocedasticidad) se producen sesgos en la inferencia que deberíamos tener muy en cuenta. Es decir, la variabilidad de los errores varía incrementándose o disminuyendo en función de los predictores, por ejemplo. Con objeto de resolver este problema una de las soluciones es el uso de algoritmos OLS en regresión.
