如果回归模型不存在异方差问题，残差图上的点应该呈水平直线分布，不会随x的变化呈现一定的规律变化（）
相似题目
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控制图上的点如果出现不稳定情况的特点是怎样的？
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如果线性回归模型中随机误差项的方差不是（），则称随机误差项具有异方差性。
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当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（）。
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回归方程残差的方差是用残差的平方和除以自由度，残差的平方和指的是以下哪项？（）
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当模型存在异方差现象时，模型利用加权最小二乘法估计回归参数，则参数估计量具备（）。
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回归模型进行自相关检验，直接用DW检验，那么DW的值接近于几，检验是否有效：（）-[DW=0时，残差序列存在完全正自相关，DW=（0，2）时，残差序列存在正自相关，DW=2时，残差序列无自相关，DW=（2，4）时，残差序列存在负自相关，DW=4时，残差序列存在完全负自相关。]
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对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有（）。
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当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（）。
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已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为，则随机误差项的方差估计量为（）。
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回归模型中具有异方差时,仍用OLS方法估计模型,则参数估计值是 。
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在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高。（1.0分）
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面板数据回归（Panel工作文件和pool工作文件）存在的异方差也能像在时间序列回归那样用AR进行修正。
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点线图上的点，如果奇结点是（）个，就不可能得到一笔画。
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在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高。
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给出下列结论：(1)在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好;(2)在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好;(3)在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好;(4)在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高. 以上结论中，正确的有()个.
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【多选题】模型检验若存在异方差性，可用（）进行修正
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“似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计，该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关
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在回归模型中，随机误差项不具有相同的方差，则称随机误差的方差为异方差。（)
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随机扰动项存在异方差性时，应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。
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7、若Park检验和GQ检验均未检验出异方差性，回归模型一定不存在异方差问题。
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回归模型若存在异方差，常用的处理方法有（）。
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假设存在二元线性回归模型，被解释变量是y，解释变量是x和z，写出进行异方差性white检验的全过程？
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若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象（）
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1、如果随机误差项存在异方差，则回归模型参数的普通最小二乘估计量