A. 计量经济学。加权最小二乘修正异方差性。怎么判断哪个权数的效果更好“经估计检验发现用权数w2的效果
金刚石（C）是自然界中最硬的物质，石墨（C）是最软的矿物之一，活性炭、木炭具有强烈的吸附
B. 计量经济学如何消除异方差
我是学经济的 我很奇怪lz你怎么判断出上述回归存在异方差 上面一个问内题只是20个样本的时间序列容 而且你的回归拟合优度相当的好 99.85% 所有变量都是显著 DW指标又拒绝了自相关 但是我觉得这个回归结果很可疑 因为时间序列我们一般通过取自然对数的方法来考察变化率 而不用绝对数值 这样就消除了潜在的异方差风险
如果你怀疑存在异方差 估计结果仍然是无偏一致的 但结果是无效的 可以用怀特稳健性方差来修正 或者在能够确定残差与解释变量的关系后用广义最小二乘法
C. 计量经济学中用怀特（White）检验修正了异方差性，进行自相关检验时发现该模型还有序列自相关，该如何修正
看你的目的是什么啦，如果仅仅估计参数，无论是异方差还是自相关，你的回参数都是无偏的答；但方差较大，预测准确度较低。
你要克服异方差同时还有自相关，建议拟采用FGLS（可行广义二乘），可同时达到目的。广义差分尽管也可以，但损失自由度，而且要你自己推断出相关系数。
但我觉得奇怪的是，你为什么同时既有异方差又有序列相关；所以我觉得你很可能是有遗漏变量，遗漏变量进入残差项中，且与自变量相关，最终会导致你估计非无偏且非一致。
所以，最好先用直接做回归，后得到的残差，与自变量测下相关性；如相关性强，则说明存在遗漏变量。然后你采用工具变量法进行回归就可以了。
D. 关于计量经济学中的异方差检验，问题在图片中，在线等，谢谢
零均值，同方差，无自相关，第二个是方差公式
E. 计量经济学异方差为什么除以一个xi可以消除
xi是什么，没有见过这种方法
xi是哑变量才用的程序，而且是stata里面的
F. 计量经济学异方差修正后，解释变量的t检验通不过怎么办
增数据量能产显著实际微差异通增加数据能扩显著能性
G. 计量经济学中，我在做实证分析时，模型既有异方差又有自相关，怎么处理这个问题是怎么处理的呢
首先，若是横截面数据主要考虑异方差，若是时间序列主要考虑自相关。
你现在的情况同时存在异方差和自相关，建议你先考虑产生自相关的原因是模型误设还是纯粹的自相关。如果只是纯粹的自相关，可以用FGLS解决自相关的问题。
而你在解决了自相关后发现，还存在异方差的问题。但是通常情况下方差都是未知的，我们不方便再做加权最小二乘了。这时要解决异方差的问题，可以采用怀特的“异方差稳健标准误”，基于这个标准误构造出的统计量可以做出有效的统计推断。
再说一种方法吧，当同时存在异方差和自相关时，你可以直接使用HAC，也就是异方差自相关一致标准误，基于这个标准误构造的统计量可以做出正确的推断。它的前提是你的样本需要足够大。
最后，还需要你根据自己的情况构造出一个合适的模型，上面那些只是理论上的参考。
H. 计量经济学中,运用加权最小二乘法（权数为1/X）消除异方差后,经济变量在经济学上是否仍有意义
还是代表原来的意义,因为,方程两边可以同时乘以x消除权重,相当于没有变换.变换的目的是消除随机干扰项的异方差问题,而不是为了改变自变量和因变脸.
I. 计量经济学异方差检验图像法散点图怎么没显示
异方差使用加权最小二乘或广义最小二乘自相关使用广义差分方法一般来说，时间序列中自相关比较突出，截面数据中异方差比较突出。你根据你的数据来源，先处理主要矛盾，然后再处理次要矛盾。