产生原因:(1)模型中遗漏了某些解释变量;(2)模型函数形式的设定误差;(3)样本数据的测量误差;(4)随机因素的影响。
产生的影响:如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性,会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响,主要有:(1)不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性;(2)参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量;(3)对模型参数估计值的显著性检验失效;
(4)模型估计式的代表性降低,预测精度精度降低。
产生原因:(1)模型中遗漏了某些解释变量;(2)模型函数形式的设定误差;(3)样本数据的测量误差;(4)随机因素的影响。
产生的影响:如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性,会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响,主要有:(1)不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性;(2)参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量;(3)对模型参数估计值的显著性检验失效;
(4)模型估计式的代表性降低,预测精度精度降低。
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