Question

序列相关性和异方差性什么区别

Answer 1

异方差性：对于不同的解释向量，被解释变量的随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。 　　
序列相关性：如果对于不同的解释向量，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。 　　
对比OLS回归的假设就明白啦：异方差因为违反了残差序列同方差的假定 ，序列自相关违反了残差序列独立不相关的假定

Answer 2

关于序列相关性，你是想问Serial correlation么？也可以说成autocorrelation。在时间序列里，一般是指模型的干扰项（error terms）存在时间上的自相关性 -- errors are autocorrelated，也可以指统计模型评估之后，其惨差（residuals），存在时间上的自相关性 -- residuals are autocorrelated。

关于异方差性，则是指干扰项的方差会根据时间发生变化。