什么是多重共线性？如何处理多重共线性？

参考答案：多重共线性，指回归方程中两个或两个以上的自变量彼此相关的现象，多见于时间序列。
处理方法为：剔除不重要变量、增加样本容量；回归系数的有偏估计等。

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自相关有什么影响？

参考答案：自相关有可能使回归系数的标准差被显著低估。

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自相关的来源有哪些？

参考答案：自相关的来源包括：经济变量的惯性（如增长与衰退时期的持续性）；回归模型的形式设定存在错误；回归模型遗漏重要解释变量（变量...

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什么是自相关？如何处理自相关问题？

参考答案：自相关，指模型的误差项之间存在相关性。处理方法为寻找遗漏的显著的解释变量、尝试其它函数形式、差分法、自回归法、移动平均法...

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什么是异方差？如何处理异方差问题？

参考答案：异方差，指方差项与解释变量相关，多见于截面数据。处理方法为加权最小二乘法或改变模型的数学形式（如将线性模型改为对数线性模...

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多元线性回归模型分析一般会遇到哪些问题？

参考答案：多重共线性、自回归、异方差。

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如何检验多元线性回归系数与方程的显著性？

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一元线性回归模型的基本假设有哪些？

参考答案：一般地，在作一元线性回归分析过程中，回归分析是建立一系列假设基础上的，这些假设为：（1）回归模型因变量y与自变量x之间具...

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一元线性回归最小二乘估计的表达式是什么？

参考答案： 一元线性回归方程是一条直线，最小二乘估计的表达式如下：

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如何理解一元线性回归分析？

参考答案：一元线性回归的实质是找出与样本点拟合最佳的直线。一元线性回归分析是描述和评估给定变星与一个变量线性依存关系的方法。

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