古典线性回归模型基本假定什么
一元线性回归模型的古典假设？
一元线性回归模型的古典假设？
一元线性回归的基本假设有哪些，数学表达式如何 1回归模型是正确设定的 2解释变量X是确定性变量，不是随机变量，在重复抽样中取固定值 E(i)0 i1,2, …,n Var (i)2 i1,2, …,n Cov(i, j)0 i≠j i,j 1,2, …,n 3解释变量X在所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X 的样本方差趋于一个非零的有限常数Cov(Xi, i)0 i1,2, …,n 4随机误差项μ具有给定X条件下的零均值，同方差以及不序列相关性 i~N(0, 2 ) i1,2, …,n 5随机误差项与解释变量之间不相关 6随机误差项服从零均值，同方差的正态分布 回归分析主要内容：
1根据样本观察值对计量经济学模型参数进行估计，求得回归方程 2对回归方程，参数估计值进行显著性检验 3利用回归方程进行分析，评价及预测 虚拟变量的设置原则，引入方法和模型具体形式写出
经典正态线性回归模型名词解释？
线性回归模型和非线性回归模型的区别是：线性就是每个变量的指数都是1，而非线性就是至少有一个变量的指数不是1。通过指数来进行判断即可。线性回归模型，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y wx e，e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归模型是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。非线性回归，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。
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一元经典线性回归分析的基本假设检验？
一元线性回归的基本假设有哪些，数学表达式如何
1回归模型是正确设定的
2解释变量X是确定性变量，不是随机变量，在重复抽样中取固定值
E(i)0 i1,2, …,n
Var (i)2 i1,2, …,n
Cov(i, j)0 i≠j i,j 1,2, …,n
3解释变量X在所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X 的样本方差趋于一个非零的有限常数Cov(Xi, i)0 i1,2, …,n
4随机误差项μ具有给定X条件下的零均值，同方差以及不序列相关性
i~N(0, 2 ) i1,2, …,n
5随机误差项与解释变量之间不相关
6随机误差项服从零均值，同方差的正态分布
回归分析主要内容：
1根据样本观察值对计量经济学模型参数进行估计，求得回归方程
2对回归方程，参数估计值进行显著性检验
3利用回归方程进行分析，评价及预测
虚拟变量的设置原则，引入方法和模型具体形式写出