Розглянемо моделі, що належать до першої групи моделей з порушенням передумов використання звичайного МНК.
При здійсненні вибірки ми маємо справу з конкретними реалізаціями залежної змінної Y і відповідними значеннями пояснюючих змінних (регресорів), при цьому завжди буде присутній фактор випадкових збурень, що породжують відхилення .
Випадковi величини апріорно можуть набувати довільних значень, що підпорядковані певним імовірним розподілам. Однією з головних вимог до цих розподілів є рівність їх дисперсій.
Цю вимогу потрібно розуміти так: не зважаючи на те, що при кожному конкретному спостереженні випадкові відхилення будуть між собою відрізнятися, не повинно існувати причини, яка б спонукала значну розбіжність між цими величинами. Тобто похибки в середньому для всіх спостережень повинні мало відрізнятися. Звичайно, в певному розумінні, тут припускається ідеалізація ситуації. Така ідеальна ситуація в реальних умовах не спостерігається. Часто, при реалізації спостережень в одних і тих самих умовах, відхилення будуть суттєво відрізнятися між собою, тобто в одних спостереженнях вони виявляються відносно великими, в інших – малими.