1樓：雷劈
如果均值不等於0，等式將會不可解。
線性迴歸為什麼隨機誤差的均值是0是假設
2樓：煙玉英崔環
首先是想用一個函式來擬合資料。但往往不能完美擬合。這時比較理想情況當然是偏多和偏少的一樣多。這些偏差看作隨機誤差，當然要是0才最理想。
這裡的0均值，並不是真實就是有0均值的隨機誤差，只是擬合的不完美導致的偏差。所以是人為的假設，而不是本來就有的。
3樓：令狐淑琴邗綢
如果隨機誤差的均值不等於零，那麼這個因變數還會受到隨機變數的影響，也就是說還有影響因素還沒有找出來
是假設等於0，數學期望就是0啊
線性迴歸 為什麼隨機誤差的均值是0
4樓：匿名使用者
如果隨機誤差的均值不等於零，那麼這個因變數還會受到隨機變數的影響，也就是說還有影響因素還沒有找出來
是假設等於0，數學期望就是0啊
線性迴歸方程的線性迴歸模型中均值為什麼為0。方差的δ表示什麼？
5樓：肆涼笙
用概率來理解的話，隨機誤差有多個取值，這些取值關於零對稱。對於同一個模型，當你的試驗次數足夠多，那麼隨即誤差的每一個取值出現的概率是均等的，所以最終隨機誤差會相互抵消。舉例數學成績和物理成績的相關關係，假設數學成績為90分時，利用迴歸方程算得應得的物理成績是87分，但在你的統計過程中，有人考89分也有人考85分，其中誤差絕對值相等。
由於這兩個分數出現的概率應該均等，所以當你統計的學生個數無限多時，這兩個分數的頻率也漸漸趨同，最終相互抵償，均值為零。這個值不是數學計算出來的，是理論推理得到的，也可以算是人為規定吧。個人理解希望能幫到您
6樓：
均值為零是規定，方差那個就是一個常用記號而已
線性迴歸為什麼隨機誤差的均值是0是假設為0還是確實
7樓：匿名使用者
理論值確實為0，取樣過程中的取樣均值不一定為0.沒有假設為0
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？
8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。
計量經濟學中為什麼假設干擾項的均值為0
迴歸分析中為什麼要設立隨機誤差項 5
9樓：匿名使用者
計算精度的需要，要做許多複雜的精度估計。
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