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在实际经济问题中，当一个或几个假定不能满足时，可以直接应用普通最小二乘法。

异方差是对同方差假定的违反。

异方差是指随机项$$u_i$$的方差随$$X_i$$的变化而变化，即$$Var(u_i)=\sigma_i^2$$。

异方差的检验方法有两类图示法和解析法。

如果实际资料表明存在异方差，参数的普通最小二乘估计即不是线性无偏的，也不再是最小方差的估计量。

检验异方差性，也就是检验随机误差项的方差与被解释变量之间的相关性。

戈德菲尔德—夸特检验不但能检验计量模型的异方差是否存在，而且可以找出异方差性的具体表现形式。

加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。

如果$$u_i$$是异方差$$Var(u_i)=\sigma^2f(x_i)$$即随机误差项的方差与解释变量$$x_i$$之间存在相关性。那么可以用$$f(x_i)$$作权数进行加权。

异方差是指（）。

一般经验告诉我们，容易存在异方差的是（）。

检验异方差性，也就是检验（）。

戈德菲尔德—匡特检验以（）为基础。

存在异方差时，下列表示正确的是（）。

戈德菲尔德—匡特检验适用于检验（）。

异方差情形下，常用的估计方法是（）。

当存在异方差时，使用普通最小二乘法得到的估计量是（）。

用于White检验辅助回归模型（）。 $$e_t^2=a_0+a_1X_{t1}+a_2X_{t2}+a_3X_{t1}^2+a_4X_{t2}^2+a_5X_{t1}X_{t2}+v_t$$ 的统计量$$nR^2$$服从（）。

斯皮尔曼等级相关系数检验的统计量$$\frac{r}{\sqrt{n-1}}$$服从（）。

异方差性将导致普通最小二乘法估计量（）。

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