Covlui t Eit, ui)= ift≠S G2+σ2ift=s 听为ut的方差,0为Et的方差。当t≠S时,其自相关 系数为, p≡Corr(u+et,uz2+s) p越大,则复合扰动项(1+Et)中个体效应的部分(u2) 越重要。如果ρ≡0,则∝2=0,不存在个体随机效应, 应选择混合回归 ,, 如果拒绝“H:p=0”,则认为应采用随机效应模型; 反之,则支持混合回归。 1010 为 的方差， 为 的方差。当 时，其自相关 系数为， 越大，则复合扰动项 中个体效应的部分 越重要。如果 ，则 ，不存在个体随机效应， 应选择混合回归。 如果拒绝“ ”，则认为应采用随机效应模型； 反之，则支持混合回归