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回归模型具体的处理方法有哪些？
回归模型具体的处理方法有：岭回归法、统计检验方法、DW检验。
1. 岭回归法
岭回归（ridge regression）是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。
2. 统计检验方法
常用的检验异方差的方法还有帕克（Park）检验与戈里瑟（Gleiser）检验、戈德菲尔德-匡特（Goidfeld-Quandt）检验（G-Q检验）、怀特（White）检验、ARCH检验等。
3. DW检验
该检验假设条件为解释变量x为非随机变量，随机扰动项满足下述一阶自回归形式：
µi=ρµi-1+vi，并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项。
DW检验具体步骤如下：
第一步，计算DW值；
第二步，给定显著性水平α，由样本容量n和解释变量的个数k（不包含常数项）的值查DW分布表，得临界值下限dL;和上限dU；
第三步，判断是否存在自相关性。当DW值在2附近时，模型不存在自相关。当DW为其他数值时，需要查表比较。
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回归模型具体的处理方法有哪些？:回归模型具体的处理方法有：岭回归法、统计检验方法、DW检验。岭回归（ridge regression）是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法。对病态数据的拟合要强于最小二乘法。
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