LM3里異方差的講解那里，44頁ppt里，omitted variable情況下b0和b1的估計值會受到影響，但是ppt48頁里又說b的估計值not affected，可是omitted variable也是造成異方差的原因之一，所以這兩個是不是有沖突？
題目1是否有可能是continuous或者ordinal target variable?
為什么AR（1）不看dw模型啊，是看r的t test嗎，L3不是還講DW用于檢測自相關嗎，AR不算線性回歸嗎
老師，這里default的數(shù)據(jù)，到底哪里能看出來是過擬合？是看這根線嗎？而不是看點
請問這里的計算為什么忽略了其他部分的系數(shù)，直接代入cash的系數(shù)到e*()中，P=1/(1+e^-(b0+b1*x+……）中的b0等系數(shù)不帶入嗎？
最可能被收購的為啥是分類而不是線性呢，也可以根據(jù)計算的結果排序來確定啊，感覺題目表述也沒說得很清
請問為什么第三題說step2是KNN，后面第6題的step3又是CART了，這個不是一個方法下來的流程嗎
X2的P-value 大于5% 不顯著吧？ 只有X1顯著, 那就可以拒絕原假設x1=x2=0?
第一句話描述的不是序列自相關嗎？怎么被解讀為異方差了？
t檢驗的自由度為什么是n-k-1呢？
Simple linear regression這里面說到了Ftest，但是他只有一個參數(shù)需要檢驗啊
leverage, studentized residual, cook's distance的公式需要記憶嗎 好復雜。
講義中一階差分，不能用DW檢驗，因為自變量含有過去因變量，即有l(wèi)ag項。 在前面的LM3序列相關中，DW可以用來檢驗first order ，而沒有強調(diào)是否有l(wèi)ag項，這個是否存在矛盾？按照本章時間序列的理解，前面章節(jié)的序列相關，DW只能檢驗殘差無lag且只能first order, 請幫忙解釋，謝謝！
no auto correlation 與constant and finite covariance 這是不是矛盾，怎么理解，謝謝
最后一句話，log odds of Y=1 if all independent variables are zero什么意思？怎么解釋，謝謝！
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