根据样本回归残差的图形能判断是否存在自相关
举一反三
- 样本回归的残差图形可以检验是否存在异方差
- 判断一个模型的残差是否存在条件异方差可以使用下面的方法？() A: 观察残差平方的样本自相关函数和样本偏自相关函数 B: 观察残差的样本自相关函数和样本偏自相关函数 C: 使用ARCH-LM检验 D: 对残差的平方使用Q检验
- 在进行回归分析时，要对残差进行分析和诊断，这样做的目的是（） A: 通过残差的分布形态判断是否还存在其他潜在的关键X B: 通过残差分布的随机性，判断所选择的回归模型是否合适 C: 通过残差的分布，判断X对Y影响是否显著 D: 通过残差的分布，判断是否有远离模型的异常观测值存在
- 在回归分析中，残差图中纵坐标为 A: 残差 B: 样本编号 C: D:
- 在回归分析中，关于残差的有以下几种说法：①分析残差可以寻找异常点，就是残差比较大的点，以便于考察相应的样本数据是否有错②分析残差图可以发现模型选择是否合适③分析残差可以考察是否有其它变量需要加入到模型中④分析残差可以发现模型假设是否正确⑤残差与残差图可以帮助判断模型的拟合效果其中说法正确的个数为（ ）