1樓：五湖煙樹
我假設你學的是計量經濟學或者統計學基礎
一般有這麼幾個假定
1 cov（xi,xj）內=0，也就是說不同的容x間不能有關係，否則的話就會出現多重共線性的問題。舉個簡單的例子，如果x1=2*x2，哪還有必要用兩個x進行迴歸嗎？
2 ui（殘差）隨機，零均值，同方差，不相關。 如果不是同方差的話就會出現異方差問題，這個會影響**結果。如果殘差相關的話就會出現序列相關性，就是殘差跟時間有關係，這個是不行的。
3 cov(x,ui)=0，也就是說x和殘差是無關的。否則的話會出現內生性，這個解釋起來比較複雜，屬於高階計量考慮的問題，你暫時不要管他好了。
線性迴歸的基本假設
線性迴歸分析中，為什麼要有經典迴歸模型？哪些情況又不符合呢？
2樓：朝顏_林西
經典迴歸模型必須包含以下幾個經典假設條件：
1.模型設定是線性的
2.解釋變數是確定性變數
3.隨機誤差項的均值是零
4.隨機誤差項同方差
5.隨機誤差項各項之間無序列相關
6.解釋變數與隨機誤差項不相關
7.隨機誤差項服從正態分佈
上述幾個假設條件是為了能夠進行無偏有效線性的最小二乘法的估計（blue),也是為了後面模型檢驗的順利進行（例如t test,f test）。如果違背了上述其中之一的假設條件，就不是經典的線性迴歸模型，這樣的模型用ols來估計往往失效，就得用一些方法進行修正或者用其他方法來估計引數。
經典線性迴歸模型的假定有哪些
3樓：eunice楊
1、模型對引數為線性
2、重複抽樣中x是固定的或非隨機的
3、干擾項的均值為零
4、u的方差相等
5、各個干擾項之間無自相關
6、無多重共線性，即解釋變數間沒有完全線性關係7、u和x不相關
8、x要有變異性
9、模型設定正確
一元線性迴歸模型的基本假設條件有哪些
4樓：匿名使用者
一元線性迴歸的基本假設有哪些，數學表示式如何1迴歸模型是正確設定的
2解釋變數x是確定性變數，不是隨機變數，在重複抽樣中取固定值e(i)=0 i=1,2, …,nvar (i)=2 i=1,2, …,ncov(i, j)=0 i≠j i,j= 1,2, …,n
3解釋變數x在所抽取的樣本中具有變異性，而且隨著樣本容量的無限增加，解釋變數x 的樣本方差趨於一個非零的有限常數cov(xi, i)=0 i=1,2, …,n
4隨機誤差項μ具有給定x條件下的零均值，同方差以及不序列相關性i~n(0, 2 ) i=1,2, …,n5隨機誤差項與解釋變數之間不相關
6隨機誤差項服從零均值，同方差的正態分佈
迴歸分析主要內容：
1根據樣本觀察值對計量經濟學模型引數進行估計，求得迴歸方程2對迴歸方程，引數估計值進行顯著性檢驗
3利用迴歸方程進行分析，評價及**
虛擬變數的設定原則，引入方法和模型具體形式寫出
簡單線性迴歸模型的每一構成項各有什麼含義
5樓：江淮一楠
一元線性迴歸是一個主要影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，在
現實問題研究中，因變數的變化往往受幾個重要因素的影響，此時就需要用兩個或兩個以上的影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，這就是多元迴歸亦稱多重回歸。當多個自變數與因變數之間是線性關係時，所進行的迴歸分析就是多元性迴歸。 設y為因變數x1,x2…xk為自變數，並且自變數與因變數之間為線性關係時，則多元線性迴歸模型為:
y=b0+b1x1+…+bkxk+e
其中，b0為常數項，b1,b2…bk為迴歸係數，b1為x1,x2…xk固定時，x1每增加一個單位對y的效應，即x1對y的偏回歸係數;同理b2為x1,x2…xk固定時，x2每增加一個單位對y的效應，即，x2對y的偏回歸係數，等等。如果兩個自變數x1,x2同一個因變數y呈線相關時，可用二元線性迴歸模型描述為:
y=b0 +b1x1 +b2x2 +e
建立多元性迴歸模型時，為了保證迴歸模型具有優良的解釋能力和**效果，應首先注意自變數的選擇，其準則是:
(1)自變數對因變數必須有顯著的影響，並呈密切的線性相關;
(2)自變數與因變數之間的線性相關必須是真實的，而不是形式上的;
(3)自變數之彰應具有一定的互斥性，即自變數之間的相關程度不應高於自變數與因變數之因的相關程度;
(4)自變數應具有完整的統計資料，其**值容易確定。
多元性迴歸模型的引數估計，同一元線性迴歸方程一樣，也是在要求誤差平方和(σe)為最小的前提下，用最小二乘法求解引數。以二線性迴歸模型為例，求解迴歸引數的標準方程組為
解此方程可求得b0,b1,b2的數值。
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