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残差序列存在自相关会带来许多问题，如参数的普通最小二乘估计不再是（）估计;容易导致回归系数的显著性检验的t值偏（），进而容易（）其原假设，使那些本不应保留在方程中的变量被保留下来，最终使模型的预测偏差较（）。

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通过绘制（）可以进行残差的独立性分析

DW(Durbin-Watson)检验的原假设是总体的（）与零无显著差异，当DW=2时，残差序列（）；当DW∈(2,4)时,残差序列存在（）；当DW∈(0，2)时,残差序列存在（）。

如果随着解释变量或被解释变量预测值的变化，对应残差的方差会相应变化，则说明出现了（）现象。可以通过绘制（）分析是否存在异方差。

异常值产生的原因：一是原始数据的测量或（）错误。如果是这种异常值，应该（）订正数据。二是抽样随机性造成的异常值。如果是这种异常，就应该（）这些数据，而不能随意将它们（）。三是异常值的出现是总体本来数据结果的一种暗示。此时应该考虑是否（）样本容量，或考虑其他形式的（）