1樓：網友
有效的常見違背基本假設的情況有異方差、自相關和異常值。
異方差。迴歸模型中的異方差是指隨機誤差項的方差不是乙個常數，而是隨著自變數的取值變化畝並而變化。
由於不滿足迴歸分析中的同方差的前提假設，異方差將可能帶來以下問題：
對使用最小二乘法求解引數時，引數估計值雖然無偏，但是不是最小方差線性無偏估計。
引數的顯著性檢驗失效。
迴歸方程的應用效果不理想。
造成異方差的常見原因：
模型缺少了某些解釋變數，預設變數本身的方差被包含在了隨機誤差的方差扒嫌中。春耐手。
模型本身選取有誤，比如原本是非線性的，結果使用了線性模型。
其他原因，包括但不限於：
樣本量過少。
測量誤差。異常資料。
時序分析或使用面板資料等。
異方差的檢驗：
殘差圖分析。
等級相關係數法，又稱斯皮爾曼檢驗。
2樓：留幼菱
沒有違背。存在自相關問題時，如果忽視自衝鎮磨相關問題，依舊用最小二乘法去估計引數及其方差，會低估真實的方差，更會低估引數估計值的方差。旅知當引數估計值方差被低估時，其標準誤差也被低散鬥估，從而過高估計t統計量的值，這就會誇大所估計引數得顯著性，對本來重要的解釋變數可能誤認為重要而被保留。
這時通常的迴歸係數顯著性的t檢驗就失去了意義。
3樓：池魚
單選題】如果迴歸模型違背了無自相關假定，最小二乘估計量是。
a. 無攜神偏的、非有效的。
b. 有偏的、非有效的。
c. 無偏的辯知虧、有效的。
d. 有偏的、有效的猛猛。
多元迴歸模型 相關性分析時其中乙個自變數和因變數不顯著，但是迴歸分析時確實顯著的是怎麼回事？
4樓：一二三奈斯
答案如下：
1、這個當然可以理解。因為x與y的相關係，只是考慮兩個變數之間的線性問題，只用這兩個變數的數值進行計算；而你做多元迴歸，是控制了另乙個變數，是假定其它變數不變的條件下，分析x與y之間的關係。
2、spss裡的pearson相關分析的作用就是單純考量變數兩兩之間的關係，雖然你可以在分析時一次放入多個變數，但出來的結果都是兩個變數的簡單的相關，也就是不在求兩變數相關時考慮其他的控制變數。
3、然而回歸不同，迴歸的結果是綜合所有進入迴歸方程的自變數對因變數的結果而成的，也就是說，在迴歸當中你所看到的相關，是在控制了其他進入迴歸方程的變數之後的。
4、因此，普通相關與迴歸之中的迴歸係數會有比較大的差別。
5、多元迴歸模型是用來進行迴歸分析的數學模型（含相關假設），其中只含有乙個迴歸變數的迴歸模型稱為一元迴歸模型，否則稱為多元迴歸模型。
線性迴歸模型的基本假設是什麼？
5樓：小熊玩科技
古典線性迴歸模型假設是如下：1、零均值假定。即在給定xt的條件下，隨機誤差項的數學期望（均值）為0，即e（ut）=0。
2、同方差假定。誤差項ut的方差與t無關，為乙個常數。
3、無自相關假定。即不同的誤差項相互獨立。
4、解釋變數與隨機誤差項不相關假定。
5、正態性假定，即假定誤差項ut服從均值為0，方差為西塔的平方的正態分佈。
1、自變數對因變數必須有顯著的影響，並呈密切的線性相關。
2、自變數與因變數之間的線性相關必須是真實的，而不是形式上的。
3、自變數之間應具有一定的互斥性，即自變數之間的相關程度不應高於自變數與因變數之間的相關程度。
4、自變數應具有完整的統計資料，其**值容易確定。
多元線性迴歸模型的假定起什麼作用
6樓：枕流說教育
多元線性迴歸模型的假定的作用是建立多個變數之間的定量函式關係模型，表徵它們之間的關係。
一般而言，線性迴歸模型的假定被解釋變數與多個解釋變數之間具有線性關係，所以它的作用就是解釋變數的多元線性函式，也被稱為多元線性迴歸模型。
簡介：
多元線性迴歸模型，（multivariable linear regression model ）在實際經濟問題中，乙個變數往往受到多個變數的影響。例如，家庭消費支出，除了受家庭可支配收入的影響外，還受諸如家庭所有的財富、物價水平、金融機構存款利息等多種因素的影響。
一元線性迴歸是乙個主要影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，在現實問題研究中，因變數的變化往往受幾個重要因素的影響，此時就需要用兩個或兩個以上的影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，這就是多元迴歸亦稱多重回歸。
經典迴歸模型基本假定是什麼
7樓：
親，你好，很高興為您解答經典迴歸模型基本假定銀禪如下：1.回鋒攜塵歸模型是引數線性的，但不一定是變數隱彎線性2.
解釋變數與擾動誤差項不相關3.給定xi，擾動項的期望或均值為的方差為常數，即同方差5.無自相關6.
迴歸模型是正確設定的希望我的回覆能夠幫助到您！祝您生活愉快！
簡述當構建多元線性迴歸模型時,遺漏變數將會導致的後果以及解決方案。
8樓：
摘要。親親，非常榮幸為您解答<>
在構建多元線性迴歸模型時，忽略某些重要的變數會出現遺漏變數的問題。這意味著由於我們沒有將其納入模型，該變數的影響沒有被控制或者服務於**目標。這將導致以下兩個後果：
1. *遺漏變數導致的偏差**：當遺漏的變數與**變數存在相關性時，會出現遺漏變數造成的偏差，使得**變數的係數得到錯誤的估計。
因此，**變數的係數和t值不再是準確的估計，這會影響整個多元線性迴歸模型的穩健性和準確性。
2. *遺漏變數導致的衝突**：如果沒有對某個對**目標有影響的變數進行建模，則會導致我們無法確定建議出的模型是否存在衝突。
這是因為可能有多個遺漏變數對**目標的影響是變化的，可以說這種影響沒有完全反映在模型中。
簡述當構建多元線性迴歸模型時，遺漏變數將會導致的後果以及解決方案。
在構建多元線性迴歸模型時，如果忽略了某些重要的變數，就會出現遺漏變數的問題。這意味著某些變數的影響可能沒有被控制或服務於**目標。這種情況會導致以下兩個後果：
1. *遺漏變數導致的偏差**：當遺漏的變數與**變數存在相關性時，會出現遺漏變數造成的偏差，使得**變數的係數得到錯誤的估計。
因此，**變數的係數和t值不再是準確的估計，這會影響整個多元線性迴歸模型的穩健性和準確性。
2. *遺漏變數導致的衝突**：如果沒有對某個對**目標有影響的變數進行建模，則會導致我們無法確定建議出的模型是否存在衝突。
這是因為可能有多個遺漏變數對**目標的影響是變化的，可以說這種影響沒有完全反映在模型中。
為了避免遺漏變數，我們需要採取以下措施：**
2. *使用統計方法檢測遺漏變數**：例如，通過計算方差膨脹因子（vif）來評估潛在的遺漏變數，確保模型的可靠性。
3. *進行變數選擇**：在建模過程中，採用前向選擇和後向消減等方法，確保每個變數的重要性都得到充分考慮。
4. *持續更新模型**：定期檢查新變數的影響，並相應地更新模型，以適應資料的變化和新的業務需求。
通過以上步驟，可以有效地避免遺漏變數，提高模型的**精度和可靠性。
如果迴歸模型違背了無自相關假定，最小二乘估計量是（）。
9樓：anna安
如果迴歸模型違背了磨褲無自相關假定，最小二乘估計量是（）。
a.無偏的，有效的。
b.有偏的，非有效的。
c.無偏的，非有效的。
d.有偏的，有效的。
正確答案：知遊和搭盯c
線性迴歸模型意味著模型變數是線性的
一 答案 這個說法是錯誤的。二 分析及拓展 線性迴歸是一個主要影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，在現實問題研究中，因變數的變化往往受幾個重要因素的影響，此時就需要用兩個或兩個以上的影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，這就是多元迴歸亦稱多重回歸。當多個自變數與因變數之間是線性關係時，所進行的迴歸...
eviews多元線性迴歸模型，異方差怎麼修正，需要具體evi
手把手教你寫 eviews軟體操作多元線性迴歸模型 模型如果檢驗出存在異方差性，可用加權最小二乘法 weighted least squares,wls 進行估計版。如下圖，權 可以有權多種選擇，通常可以用1 ei eviews 也有懷特一致協方差矩陣估計量 whiteheteroskedastic...
用spss迴歸logit模型分析得到的結果,請懂的人幫忙解釋
你的變數明顯太多了。變數太多會起到混淆作用，而且如果有分類變數版 設定成虛擬變數擬合權 提示裡面說了的，奇異矩陣的問題 我替別人做這類的資料分析蠻多的 spss中迴歸分析結果解釋，不懂怎麼看 首先來說明各個符號，b也就是beta，代表迴歸係數，標準化的迴歸係數代表自變數也就是 變數和因變數的相關，為...