RL2022-09-28 10:41:30
RL影响Sbj^的原因是啥啊，还是没弄懂、
回答（1）
Essie2022-09-28 15:21:35
Essie你好，异方差指随着自变量的增大，残差的方差也会随之变大，取不同范围的数据，会得到不同的SEE，因为SEE和sbj^呈正相关，那么就会影响到sbj^。
序列自相关中，如果是正的序列自相关，说明一个观测值的正残差增加了另一个观测值的正残差的机会，说明数据间的波动被平滑了，波动更小了，从而低估了总体残差的方差，即低估了MSE，SEE，模型整体的方差低估，回归参数的质量高估，回归系数的标准误sbj^被低估。
多重共线性中，如果两个自变量存在多重共线问题，本质上只需要保留其中一个自变量，因此另一个自变量对于因变量的解释力度应该是很低的，此时这个解释力度低的自变量的斜率应该不显著，因此倒推其sbj应该是增大的。
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