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模型包含有随机解释变量 样本容量太小 非一阶自回归模型 含有滞后的被解释变量 包含有虚拟变量的模型
n≥k+1 nn≥30或n≥3（k+1） n≥30
确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→判定自变量与各因变量之间关系→设定回归模型→求解回归参数→对回归模型进行检验→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定影响待估计现象的主要因素→确定需估计推断的现象→判定自变量与各因变量之间关系→设定回归模型→求解回归参数→对回归模型进行检验→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→设定回归模型→判定自变量与各因变量之间关系→对回归模型进行检验→求解回归参数→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→对回归模型进行检验→判定自变量与各因变量之间关系→求解回归参数→设定回归模型→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断
0.8603 0.8389 0.8655 0.8327
0.8011 0.8103 0.8060 0.8232
由样本数据得到的回归方程为
＝
x＋
必过样本点的中心
残差平方和越小的模型，拟合的效果越好 用相关指数R.2来刻画回归效果，R.2的值越小，说明模型的拟合效果越好 若变量y和x之间的相关系数r＝－0.936 2，则变量y和x之间具有线性相关关系
解释变量为非随机的 随机误差项为一阶自回归形式 线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量 线性回归模型只能为一元回归形式
不存在一阶自相关 存在正的一阶自相关 存在负的一阶自 无法确定
n≥k+1 n≤k+1 n≥30 n≥3（k+1）
存在异方差的模型 包含有随机解释变量的模型 存在严重多重共线性的模型 联立方程模型中恰好识别的结构方程
当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性 当模型中的误差项存在相关性的时候，称回归模型中存在多重共线性 同方差性假定的意义是指每个样本残差μ
的方差，不随样本的变化而变化 当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在自相关
在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。 多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。 虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。 如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。
0.8603 0.8389 0.8655 0.8327
回归参数估计量非有效 变量的显著性检验失效 模型的预测功能失效 解释变量之间不独立
由样本数据得到的回归方程
＝bx＋a必过样本中心(
，
) 残差平方和越小的模型，拟合的效果越好 用相关指数R2来刻画回归效果，R2越小，说明模型的拟合效果越好 若变量y和x之间的相关系数为r＝－0.9362，则变量y和x之间具有线性相关关系
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