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遗漏变量可能导致回归模型存在非纯异方差性。
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遗漏变量可能导致回归模型存在非纯异方差性。
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若回归模型修正了非纯异方差性问题后,无需检验纯异方差性问题。
异方差性的检验思路与序列相关性的检验思路是相似的。
横截面数据的回归更容易产生异方差。
若Park检验和White检验均未检验出异方差性,回归模型一定不存在异方差问
异方差性是回归分析中普遍存在的问题,几乎每个方程都需要进行异方差性修
在仅含虚拟变量的一元回归模型中,若重新设置被省略的状态,改变虚拟变量的
虚拟变量的个数一般比定性变量的状态个数少1。
若研究东部、中部、西部的员工工资差异,模型中需要设置3个虚拟变量。
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