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方差可以是分数吗

　　方差可以是分数的。

　　可以的啊，但是分数表示的话埋如看着不直观，不同的方差用分数表示时候不方便比较大小。

　　所世脊以为了简单方便通常我们弯返启使用小数。

回归分析中残差的方差

　　回归方差和残差方差的关系是预报量的方差=回归方差+残差方差。

　　方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。

　　概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

　　统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。

　　在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

多元回归分析残差的协方差阵怎么算

　　我们需要进行以下六个假设，这些假设是经典的多元线性回归模型有效的前提：

　　1、因变量Y和自变量X1，X2，…，Xk之间的关系是线性的。

　　2、自变量（X1，X2，…，Xk）不是随机的。

　　而且，两个或多个自变量之间不存在精确的线性关系。

　　3、以自变量为条件的残差的期望值为0：E（ε|X1，X2，…，Xk）=0。

　　4、残差项的方差对于所有观察值都是相同的：E（εi2）=σε2。

　　5、残差项在各个观测值之间是不相关的：E（εiεj）=0，j≠i。

　　6、残差项是正态分布的。

　　二.计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件分别为：

　　1、解释变量是确定变量，不是随机变量。

　　2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。

　　3、随机误差项与解释变量之间不相关。

　　4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。

　　三.残差分析

　　（1）残差分析定义

　　在回归模型中，假定残差的期望值为0，方差相等且服从正态分布的一个随机变量。

　　但是，若关于残差的假定不成立，此时所做的检验以及估计和预测也许站不住脚。

　　确定有关残差的假定是否成立的方法之一是进行残差分析（residual analysis）.

　　回归模型下的预测值和观测值之间的差异必须是随机不可预测的。

　　换句话说，在误差(error)中不应该含有任何可解释、可预测的信息。

　　(2)残差分析包括以下内容：

　　①残差是否服从均值为零的正态分布；

　　②残差是否为等方差的正态分布；

　　③残差序列是否独立；

　　④借助残差探测样本中的异常值。

　　（3）如何进行残差分析：

　　看分布-绘制残差图

　　看独立-DW检验

　　1.残差图

　　1-1残差图的定义：是指以某种残差为纵坐标，以其他适宜的量为横坐标的散点图。

　　这里横坐标有多种选择，最常见的选择是：

　　1.因变量的拟合值；

　　2. 某自变量的观察值；

　　3.在因变量的观察值Y1，…，Yn为一时间序列时， 横坐标可取为观察时间或观察序号