异方差性

下列哪些方法可克服异方差性（）。 异方差性的检验方法有（）。 检验异方差性的方法有哪些？ 异方差性是回归分析中普遍存在的问题，几乎每个方程都需要进行异方差性修正，因此，同方差不必包含在古典假设中 什么是异方差？如何处理异方差问题？ 当模型存在异方差时，我们可以采用异方差 异方差性的解决方法有哪些？ 常用的检验异方差性的方法有 下列说法正确的是: 异方差是总体现象|异方差是样本现象|异方差的变化与解释变量的变化有关|时间序列更易产生异方差 异方差性的解决方法主要有（）。 模型检验若存在异方差性，可用（）进行修正 模型经过对数变换后,异方差性通常 模型的对数变换可以消除异方差性 模型设定错误可能会导致异方差性 下列哪些方法可用于异方差性的检验（ ）。 检验异方差性就是检验（）的方差与解释变量观测值之间的（）及其“形式”。 异方差的存在影响模型估计的无偏性 下列关于异方差性检验的叙述，正确的是（ ）。 加权最小二乘法可以解决异方差性（） 中国大学MOOC: 若Park检验和White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。