爱吃草莓的葡萄2023-12-27 10:37:44

同学你好。第34分钟，老师说的是只要残差设置正确，残差与自变量不相关，一致性就没有被打破。语速的问题已经反馈给对应老师了。

在回归分析中，残差与自变量不相关是假设之一，这个假设保证了最小二乘估计量的一致性。如果残差与自变量相关，那么最小二乘估计量可能不再是最佳线性无偏估计量（BLUE），因此可能不再是一致的。这是因为残差与自变量相关通常意味着模型没有捕捉到所有的相关信息，或者存在遗漏的变量。在这种情况下，即使模型的参数估计量是无偏的，也不能保证它们是有效的，也就是说，它们可能不是一致的。

另一方面，如果自变量之间存在高度相关，这被称为多重共线性。多重共线性并不会影响系数估计量的一致性，因为它只影响估计量的精度，而不是估计量的期望值。具体来说，多重共线性会导致估计量的标准误增大，从而使t统计量和p值失去意义，但这并不会改变估计量的期望值。