什么是异方差？为什么异方差的出现通常与模型中某个解释变量的变化有关？ A data miner，http：//tecdat.cn/ 1 人赞同了该回答 泻药，可以看一个R语言异方差回归模型建模：用误差方差解释异方差的案例： 原文链接： 在社会科学中将OLS估计应用于。
什么是异方差？为什么异方差的出现通常与模型中某个解释变量的变化有关？ 1：谢谢邀请。异方差是指回归方程 中的扰动项 的方差在各个样本点上可能不同，也就是(如果没有异.
多因素方差分析spss，方差分析（ANOVA）又称“变异数分析”或“F检验”.多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。这里，由于研究多个因素。
请问方差分析和回归分析在模型上有什么联系？ 1：方差分析可以看作特殊情况的回归分析，本质上一样的。
如何理解结构方程模型 结构2113方程模型的初衷在于针对潜变量之间5261关系进行建模。例如，智商，情商4102，成功这三个潜变量之间1653到底是何种关系？但是它们三个本身不可直接测量，于是需要通过一定手段对它们进行测量。你当然可以先通过量表各自“估计”这三个潜变量，再建立三者间的模型。结构方程模型实现了这两步的一体化，优势在于，估计的过程中充分考虑了潜变量间的关系。而分开两步是不能做到的。当然这是否真的是优势有待商榷。结构方程模型的估计方法主要有三类：第一种是协方差分析法，第二种是偏最小二乘法，第三种是贝叶斯法。协方差分析认为，潜变量间的关系反映在可测变量的协方差关系中，由模型产生的协方差结构和真实协方差结构应一致（理想情况）。于是以协方差矩阵的差异作为优化准则。偏最小二乘的想法为：考虑潜变量结构的前提下，“最好”的潜变量应该与对应可测变量“最接近”。于是，其优化准则本质是OLS。贝叶斯也是对潜变量假定先验，然后用MCMC直接对潜变量进行抽样，既然潜变量的样本都有了，结构方程模型也就退化为了一堆回归。国内很多文献把结构方程模型等同于上述第一种估计方法，这是一种误区。每一种方法都有各自的检验和评价手段。三种方法孰优孰劣。
对该企业的工资总额趋势模型进行检验，得到方差分析计算结果 F＝634． 65，则以下正确的是（）。 正确答案：AC
