方差问题r
r
③随机误差项ui，uj之间的协方差为0，COV（ui，uj）0序列相关问题r
r
④随机误差项ui和解释变量之间没有关系随机解释变量问题r
r
⑤随机误差项uiN（）正态分布，结合前面ui0均值为零σ2r
r
最小二乘法优点：无偏、一致、有效、线性r
拟合优度：回归直线与观测值之间的拟合程度r
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判定系数：r平方ESSTSS1RSSTSS贝塔1平方乘xxxxx除TSSTSS∑YiY2r
r
判定系数r平方：大于0小于1，越大，拟合度越好。r
r
相关系数r：大于1小于1，表示变量间的线性相关程度，0时变量间无关。r
r
判定系数：有解释的变差ESS和总变差的比值。用于判断回归直线和样本点之间的拟合程度。r
r
残差：RSS，回归直线上的点与样本点间的差。样本观测值Yi与样本回归直线值Yi之间的差，YiYi（YiY）（YYi）r
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复相关系数：复相关系数表示所有解释变脸与被解释变量Y的线性相关程度。r
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第三章r
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方差非齐性：回归模型中的随机误差项的方差不是常数，即varui≠δ2，varuiδi2则称r
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随机误差项有方差非齐性或异方差。加权最小二乘法估计，样本分段比较法（戈匡特），残差回归检验法：怀特、戈里瑟检测。1参数估计无偏，2非有效参数估计量的Var有偏，导致参数的假设检验也非有效。r
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加权最小二乘法的方法：即用随机误差项的方差的根标准差，除以方程各项，消除异方差。r
r
样本分段比较方法：将样本排序，分段，分别估计，分别计算RSS，用F法检验是否异方差。r
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序列相关：线性回归模型中各个随机误差项之间存在关系，之间的协方差不为0，即有Covuiuj≠0i≠j称为序列相关或自相关。一阶差分法、广义差分法法估计，0DW法检测4。回归系数估计无偏，估计量方差不定，假设检验失效。r
r
多重共线性：解释变量x的样本观测值间存在线性相关或近似的线性关系。岭回归估计法、主成分回归法估计，简单相关系数法、方差因子膨胀法、判定系数法、矩阵条件数检测法。完全失效。r
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多重共线性的后果：①各X对Y的影响难精确鉴别r
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②系数估计量的方差会很大，将导致显著性u，t检验失效r
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③模型对增删不显著解释变量非常敏感。r
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多重共线性的处理：①追加样本信息r
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②使用非样本先验信息r
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③进行变量形式的转换r
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④使用有偏估计r
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随机解释变量模型：Xi与随机误差项ui的有关希r
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Xi、ui相互独立，无偏，r
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Xi、ui不独立且相关，有偏不一致，r
r
Xi、ui不独立不相关，有偏一致。r
r
误差变量模型：由于r