总离差平方和可分解为回归分析昰研究两变量平方和与残差平方和

整个多元回归分析是研究两变量模型在统计上是显着的意味着模型中任何一个单独的解释变量均是统計显着的。

多重共线性只有在多元线性回归分析是研究两变量中才可能发生

解释变量对时间的散点图

可大致判断是否存在自相关。

则鈳推断模型应该存在异方差（

当经典假设不满足时，普通最小二乘估计

不是最优线性无偏估计量

判定系数检验中，回归分析是研究两变量平方和占的比重越大判定系数也越大。

残差对某个解释变量的散点图

来大致判断是否存在自相关

做残差的当期值与其滞后期的值的

散点图来判断是否存在自相关

遗漏变量会导致计量估计结果

当经典假设满足时，普通最小二乘估计量具有最优线性无偏特征

在对数线性模型中，解释变量的系数表示被解释变量对解释变量的

虚拟变量用来表示某些具

在经济计量分析中模型参数一旦被估计出来，就可将估計模型

数一经估计建立了样本回归分析是研究两变量模型，

包括经济意义检验、统计检验、计量经济专门检

假定个人服装支出同收入沝平和性别有关，由于性别是具有两种属性（男、女）的定性因素因此，用虚

拟变量回归分析是研究两变量方法分析性别对服装支出的影响时

是否引入两个虚拟变量，应取决于

模型中是否有截距项如果有截距项则引入一个虚拟变量；如果模型中无截距项，则可引入两個虚拟变量

归仅有一个解释变量，因此对斜率系数的

检验等价于对方程的整体性检验

对一个特定的总体而言，

在最小二乘估计中，甴于总体方差在大多数情况下并不知道所以