【摘 要】
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在经典回归分析中,人们通常假设回归模型满足Gauss-Markov假设:(1)随机误差项期望为零;(2)随机误差项具有等方差;(3)随机误差彼此不相关.但实际问题中,回归模型很难同时满足G
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在经典回归分析中,人们通常假设回归模型满足Gauss-Markov假设:(1)随机误差项期望为零;(2)随机误差项具有等方差;(3)随机误差彼此不相关.但实际问题中,回归模型很难同时满足Gauss-Markov的三个假设,人们在实际问题中发现许多随机误差出现序列相关和方差不同的现象,因此对回归模型的随机误差的独立性和方差齐性的假设产生了质疑,从而展开了回归模型的相关性和异方差检验的研究,它是处理回归问题的重要步骤,在理论和应用上都有十分重要的意义.近年来,已有许多作者对误差相关的序列回归模型进行了研究,取得了一些成果,但对这一模型的研究还有许多工作要做.该文将对AR(q)序列误差的非线性回归模型的几何方法和若干时间序列误差的非线性回归模型的相关性和异方差检验进行系统深入地研究,并重点讨论了DBL序列误差的非线性回归模型的相关性和异方差检验以及ARMA序列误差随机效应模型的相关性和异方差检验.
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