1
胀因子：VIF=。 2
1-R2
0,即Ui存在
补救措施：1）排除引起共线性的变量：逐步回归法；2
差分法；3=4，完全负相关加样本容量。
=2，无自相关评价：1）为了利用模型预测应变量的未来均值（坏事）2）除预测，还估计参数（好事）。
=0，完全正相关52形式：1）var(Ui)≠δ2；2常数；3）截面数据；4型。
无法判定时是“
后果：1）无偏、无效；2）t检验失效（失去意义）；3失效。 ~2表示随机误差项的方差）检验（以e：1i
散点扩大、缩小或复杂趋势；2中估计ρ。 2~，则存在异方差；3）White检验：①先用ei=f(x)
估计方程得残差ei；②做ei22
③求辅助回归方程中的R2（n⋅R2~XK；④得到的-1）
值超过临界值，则有异方差，或P很低，拒绝Ho方差。
补救：1）加权最小二乘法（WLS）采用OLS估计参数；②对较小的ei2对较大的ei2赋予较小的权数。2）重新设定模型：改变PRF53
形式：1）cov(Ui,Uj)≠0；2相关性；3）时间序列数据；4）Ut
=ρUt-1+εt（＜ρ＜1），ρ为自协方差系数或一阶相关系数。 原因：1）惯性；2）设定误差：3）设定误差：不正确的函数形式；4）蛛网现象；5据的“偏造”。
后果：1）无偏无效；2）t检验失效（失去意义）；3效。
~i=Yi-(Yˆi)els——近似估计量）检验（e：1）图示法；2回归检验法：反复试算；3）杜宾-瓦森（D-W）检验。
：1）假设条件：①解释变量X项：Ui=ρUi-1+εi,(-1≤ρ≤1)，ρ为自相关系数[尔可夫一阶自回归过程（AR(1)过程）]包含应变量的滞后值；④回归模型中含有截距项；
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