在线性回归分析中,如果观测值不独立，可能会导致什么问题?A. 因变量与自变量之间的关系强度降低B. 残差不满足正态分布假设C. 模型不稳定D. 拟合优度统计量偏低E. 回归系数不显著

观测值不独立是线性回归分析中的一个重要假设 violation，主要影响包括：

1. 残差自相关：误差项之间产生相关性，导致残差的正态性假设可能不成立（B正确）。
2. 模型稳定性下降：参数估计的方差增大，假设检验不可靠，预测精度降低（C正确）。

选项分析

B. 残差不满足正态分布假设

• 观测值不独立（如自相关）可能导致残差序列中存在趋势或周期性，破坏残差的正态性假设。
• 例如，时间序列数据中相邻残差相关，可能使残差分布偏离正态。

C. 模型不稳定

• 自相关使误差项方差被高估，参数估计量的方差增大，置信区间变宽。
• 假设检验（如t检验）的p值不可靠，模型对数据变化敏感，预测能力下降。

其他选项排除

• A：关系强度由回归系数决定，独立性假设的违反不影响系数大小。
• D：拟合优度（如R²）反映模型解释力，与观测独立性无关。
• E：回归系数显著性可能受标准误影响，但非直接结果。