视频内容简介： 多数基础统计工具只适用于特定时点的问题，难以应对随时间变化的情况。而现实世界总在变化，导致许多统计模型的基本假设——尤其是独立同分布假设——不再成立。以手机使用时间为例，对同一人的多次观测往往彼此相关，这种纵向数据就会破坏“独立性”的前提。为解决这一问题，统计学家提出了广义最小二乘法（GLS），通过引入协方差矩阵来修正传统模型的缺陷，使分析更贴近现实。尤其当数据具有时间相关性时，GLS能提供更准确的参数估计与显著性判断，是处理纵向数据的重要方法。 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=I8kcHG9Z9Jo
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