Chris Lan2018-12-10 09:21:14

同学你好，
条件异方差的影响：
不影响b0和b1的一致性（一致性：样本容量越大，系数的估计越准确）
不会对估计系数本身产生影响
影响残差的标准差（如果残差的标准差变小，会使得显著性检验统计量t变大，更容易被拒绝，更容易产生第一类错误，反之更容易产生第二类错误）
导致F检验不可靠（T检验不可靠，导致F检验不可靠，即联合检验不适用）
总结：当出现条件异方差时，b0和b1不会发生变化；t检验、F检验、SEE、R2会受到影响



序列自相关的影响：
Positive serial correlation：随着时间的增加，其残差项的值是增加的，即残差与时间有正相关性
影响：
不影响b0和b1的一致性
残差项的标准差更小，显著性检验统计量更大，更容易被拒绝，更容易产生第一类错误
F检验不可靠
Negative serial correlation：随着时间的增加，其残差项的值是减少的，即残差与时间有负相关性
残差项的标准差更大，显著性检验统计量更小，更不容易被拒绝，更容易产生第二类错误
F检验不可靠