摘要：
成发射状，意味着方差随着x的增加而变大 根据变量x的图像，手动分为三类（1-4，5-7，8-11） 阅读全文
摘要：
从残差图中看出来，方差不齐 从图像中看出，λ可取0，即进行对数变换 阅读全文
摘要：
从图中看出，没有显示出明显的方差不齐的迹象 正态性检验通过 最终的回归模型： 阅读全文
摘要：
检验模型是否满足正态性假设的方法： 1.正态概率图 这是我编写的画正态概率图的函数： 若正态概率图近似呈一条直线，认为模型是符合正态性假设的。 2.QQ正态检验图 d是标准化残差 如果所有的点近似成直线，那么，残差就是正态分布的。 3.Shapiro正态性检验 Shapiro检验的原假设是：模型服从 阅读全文
摘要：
R语言进行DW检验： DW检验的原假设为：误差不相关！ 因为dw>0.05所以不拒绝原假设，即认为误差是不相关的。 误差自相关会产生的后果： 1．参数估计量仍然是线性的、无偏的，但非有效。 2．OLS估计量的被估方差是有偏的且会被低估，因而会使相应的t值变大。 3．模型的t和F统计检验失效。 4．用 阅读全文
摘要：
显示西藏地区数据对应的cook统计量明显过大，不能放入建模分析中 进行正态性检验、残差分析 显示存在异方差 利用WLS修正异方差 人均教育经费数据WLS估计结果： 阅读全文