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1、0均值假设 同方差假设 随机扰动与解释变量不相关 无自相关假设 正态性假设

数据预处理 理论模型设定 模型参数估计 模型的检验

伪回归是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。

造成“伪回归”的根本原因在于时序序列变量的非平稳性

2、拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度

拟合优度的度量建立在对总变差分解的基础上

3、在回归方程中，解释变量可以用来解释被解释变量的依据是通过各种检验的参数估计值

4、在原假设为参数显著为零成立的条件下，变量参数估计的|t值|与|t临界值|比较，若|t值|<|t临界值|，则参数显著为零，或者用t值的伴随概率P-值与显著水平比较，P-值<；α，拒绝原假设，参数对应的解释变量对被解释变量的影响显著。

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