1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....而回归方程应尽可能的靠近观测数据自然是理所当然的要求，所以当然希望这些残差能够达到最小。然而，我们不能想当然的将残差进行简单加总，然后选择ˆ使其最小化，原因在于残差是可正可负的。正负残差的相互抵消会使个粗略而不精确的方程拥有较低的。我们可以通过最小化残差的绝对值之和来避免上述问题，但绝对值为数学运算带来了麻烦。幸运的是，最小化残差的平方和解决了这些问题。平方函数不会为数学运算带来麻烦，同时这方法也避免了正负残差的相互抵消，因为平方项总是非负的。估计量有很多有用的性质，比如估计的回归线通过和的均值。残差之和刚好等于。在系列特定的假设下，可以证明，是最优的估计方法。对于线性回归模型，待估参数的估计等价于极大似然估计。参数表示预测因子每变动个单位，对响应因子的影响程度。其正负表示作用的方向为正，表明当增大时，也增大，反之亦然。运用参数的这种实际意义，有助于评判模型的合理性。当所得到的参数估计值的符号或范围与其应有的意义不符合时......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....值是是由预测因子而导致响应影子的可变比例。同时有越高，估计的回归方程对样本数据的拟合就越好。这正度量被称为拟合优度。因为解释平方和与总平方和都是非负的，并且解释平方和总平方和，所以的取值区间为的值越接近于显示总体拟合效果很好，相反，接近于则显示估计的回归方程不能有效的解释响应因子的值。其次要考察的是调整的，在里是,这是根据自由度而调整的，如果个变量被增加到个关系方程，将要变大尽管被增加变量很可能不铜期货价格变动影响因子的实证分析第四章铜期货影响因子的多元回归实证分析和检验是实数。为了弥补这个缺陷，同样也显示出了,该值是总体的无偏估计，它是根据以下公式计算出来的将其转换为百分比，其中是回归方程中的系数数量，在相同的符号，通常为方差分析方差分析分析中包含着平方和缩写为，回归有时也写作回归以及被叫做模型。误差平方各有时也被写作残差，或。误差平方和被写作。总平方和是平均值的修正平方和，使用方差分析来评定总拟合值......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....人民币汇率变化对我国铜行业的影响世华财讯黄嵘零关税新税政策鼓励废铜进口，期铜走势雪上加霜上海证券报，沈小刚国内外期货市场价格发现与相互关系实证研究首都经济贸易大学，硕士论文，年月陆懋祖高等时间序列经济计量学上海人民出版社，张晓峒计量经济分析经济科学出版社,华仁海，仲伟俊对上海期货交易所金属铜量价关系的实证分析统计研究参考文献铜期货价格变动影响因子的实证分析姚传江，王凤海中国农产品期货市场效率实证分析财经问题研究田新民，沈小刚与期铜价格因果关系分析，首都经贸大学学报，年月赵国庆计量寂静学中国人民大学出版社,年吴冲锋王海成幸云期铜价格引导关系和互协关系实证研究系统工程理论方法应用,第卷第期朱国华完善市场经济体系稳步发展期货市场财贸经济沈虹何建敏赵伟雄指数对沪铜期货市场影响的实证研究统计与决策，年第期易丹辉数据分析与应用中国统计出版社，年月第版文钟......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....因而在铜价的长期趋势分析中，这可能并不是个较好的解释变量。第三，市场货币因素方面选取的变量中美元指数与铜价为负相关为，欧元汇率与铜价相关性不强而其他因素中伦铜指数道琼斯指数与沪铜价有较强的正相关性，分别为和。伦铜指数道琼斯指数与沪铜价之间的这种较强的正相关性，实际上是受到世界经济体化方面的影响，体现的是因多果。就道琼斯指数和伦铜指数而言，也可能存在共线性，其相关性已经达到以上。另外由于伦敦铜价是以美元计价，美元指数和铜价具有负相关性并不难理解。第四章铜期货影响因子的多元回归实证分析和检验铜期货价格变动影响因子的实证分析第四章铜期货影响因子的多元回归实证分析和检验本文在相关性分析后，引入多元回归方程，再根据系数显著性检验及共线性诊断，找到多元回归最优方程，并对其进行了平稳性等检验，最后设计了铜价格的预测模型。模型选择，数据来源和检验方法使用的多元回归数学模型其中为响应因子，为预测因子，是回归系数......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....本文去除相关分析中些对铜价无第四章铜期货影响因子的多元回归实证分析和检验铜期货价格变动影响因子的实证分析显著影响的变量伦铜库存美元指数欧元指数，保留了有显著影响的变量，进行回归分析。我们将选取的变量全部引入多元回归数学模型，利用得到下面模型沪铜指数伦铜指数,道琼工业,原油指数伦铜指数道琼工业原油指数伦铜指数道琼工业原油指数检验方法和结果该多元回归模型的经济意义检验是在其他预测因子保持不变的前提下，伦铜价格指数每增加美元，沪铜期货价格指数将增加元。在其他预测因子保持不变的前提下，道琼斯工业指数每增加点，沪铜期货价格指数将增加元。在其他预测因子保持不变的前提下，原油指数每增加点，沪应用经济计量学，机械工业出版社，年月第版。美威廉江恩江恩测市法则，清华大学出版社，年月第版。,,,,,,铜期货价格变动影响因子的实证分析参考文献,,,,,,,,,,......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....残差分析的目的在于选择ˆ指所有的ˆ使残差平方和最小。所以残差分析是基于对通过样本数据收集而建立的回归方程建立的可靠性检验。在实际问题中，由于数据收集的误差或偶然因素的干扰，常会使我们所得到的数据不完全可靠，容易出现异常数据。有时即使通过相关系数或检验证实回归方程可靠，也不能排除数据存在上述问题。残差分析的目的就在于解决这问题。所谓残差是指实际观察值与回归估计值的差，残差分析就是通过对这些残差值进行分析，以确定回归估计值的可靠性，是否存在诸如周期性，或其他干扰性因素。可以产生残差图,这样就可以验证建立的关系模型的拟合度。多元回归分析的步骤估计各项参数，建立多元线性回归方程模型。对整个模型进行假设检验，模型有意义的前提下，再分别对各偏回归系数进行检验，使系数有意义。计算相应指标，对模型的拟合效果进行评价。把模型的预测数据和实际数据进行对比分析，得出结论......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....标准差为，呈现正态分布的误差项。多元线性回归模型应满足以下条件与之间具有线性关系各观测值,之间相互独立残差服从均数为方差为的正态分布，它等价于对于任意组自变量，应变量均服从正态分布且方差齐。建模过程参数估计参数估计本文采用普通最小二乘法就是通过最小化残差的平方和而计算估计值ˆ的种回归估计技术。该结果具有无偏性，有效性等特点。使用来估计回归模型至少有以下三个重要理由的应用相对简便。在所有的计量经济学估计方法中它最简单。其他估计方法大多含有复杂的非线性运算和迭代过程，而且这些方法中很多方法其自身就是对的扩展。相反，则非常简单，在不得已的情况下，你甚至可以不借助于计算机和计算器来完成计算对元回归模型而言。以最小化残差平方和为目标，从理论角度而言是非常合理的。由残差的实质可以很清楚地理解这点......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....当的绝对值小于临界值时，未通过检验大于临界值则通过检验。如果每个回归系数都通过了检验，说明模型中的每个预测因子都是显著的。未通过显著性检验的系数所对应的因子，应结合实际情况考虑将其剔除，这是预测因子选择的个最常用的方法。检验检验用于检验残差序列的自相关性，目的是验证基本假设是否成立。值通常在到之间，由于值于预测因子无关而仅与和有关，因此不论数据如何，都可以得到统的检验方法。和给出了在显著水平和水平不同样本容量和预测因子检验的临界值。我们只要考察计算得到的值落入的区间，以决定模型的自相关状态。通常中在建立模型后，可从的估计值输出中找到值，通过该检验来确定残差序列是否具有自相关。般而言，如果值距离较远，就可认为有定程度自相关存在。其他检验参数简介如果说估计是进行多元回归分析的面包和黄油，那么判定这些估计量的质量则是整个回归分析的心脏和灵魂。首先我们要考察的是,在里叫,也叫决定系数判定系数，它是解释平方和与总平方和值比......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....如遗漏了重要的预测因子或是违背了回归模型的基本假设等等，应考虑新的模型形式。模型检验模型检验主要包括方程的显著性检验检验和回归系数的显著性检验检验。检验主要是针对模型拟合样本的整体效果，也就是选择的所有预测因子对响应因子的总体解释力度回归系数的显著性检验则反映每个预测因子的合理性。需要指出，如果模型不满足线性回归模型基本假定条件时，各种检验的效力都将受到影响甚至于失效。检验检验在零假设下服从自由度为,的分布，若大于临界值,则拒绝零假设，认为在显著性水平下，对预测因子有显著的线性关系，回归方程是显著的反之则不能拒绝原假设，认为回归方程不显著。在中，为方便用户，给出了拒绝零假设时犯第类或的概率，称为收尾概率或者相伴概率。若此概率值低于事先确定的置信度如，则可拒绝零假设，反之不能拒绝......”。