古典线性回归模型假定
CLRM(classical linear regression model)古典线性回归模型假定:
1) 回归模型是参数线性的,但不一定是变量线性的。 参数线性,例:Y=a+bX²、Y=a+b/X
变量线性,例:Y=a+b²X
2) 解释变量(X)与扰动误差项μ不相关。
3) 扰动项的期望或均值为零
即:E(μ|Xi)=0
4) Ui的方差为常数或同方差
即:var(Ui)= σ²
5) 无自相关,即两个误差项之间不相关
Cov(μi,μj)=0
6) 误差项和解释变量的协方差为零
7) 观测次数必须要与待估计的参数个数
8) 解释变量要有变异性
9) 假定正确设定回归模型
10) 对于多变量复回归模型,解释变量之间没有完全的线性关系