通俗解释什么是伪回归。

本来两个变量之间是不存在任何经济关系的，但是因为这两个时间序列数据早启表现出的变化趋势是一致的，所以，当对其进行回归时候会得到一个很高的可决系数，会误以为这一回归关系显著成立。其实这一回归关系是错的，即伪回归。

其实这誉睁弊一回归关系是错的，即伪回归。 要想避免伪回归，应对变量进行平稳性检验，并进行协整检验。若变量之间存在协整关系，这一回归才算成立。

扩展资料

伪回归和过拟合的区别：

如下两个的模型 

（1）y = bx + cz + e

（2）y = bx + e

在样本中，模型1的c一定是不显著的么（更严谨的说，nested model test一定不过么）庆族？不一定。因为可能抽样误差导致z和y还真关联了。

把抽样误差当做真模型变化了，就是过拟合。

假设真实模型是y=e，回归了y=bx+e，然后b显著。这就是伪回归，也是过拟合。

但是还有一种情况，真实模型是

y=bz+e

x=dz+e

回归y=bx+e，这时是伪回归，但不是过拟合。

参考资料来源：百度百科-伪回归

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