一元回归模型的五个假定
答：假定一·每一个ui均为服从正态分布的实随机变量 假定二·E(ui)=0 假定三·Var(ui)=σ∧2 假定四·Cov(ui,uj)=0 (i≠j）假定五·Cov(xi,ui)=0 (i,j=1,2...,n)
答：一元线性回归模型的基本假设如下：1、随机误差项期望值或平均值为0；2、随机误差项服从正态分布；3、随机误差项彼此不相关；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；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。
答：一元线性回归模型的基本假定包括如下：1、误差项ε是一个期望值为零的随机变量，即E(ε)＝0。这意味着在式y=β0＋β1＋ε中，由于β0和β1都是常数，所以有E(β0)=β0，E(β1)=β1。因此对于一个给定的x值，y的期望值为E(y)=β0＋β1x。2、对于所有的x值，ε的方差盯σ2都相同。
答：一元线性回归模型的经典假设包括零均值、同方差、没有自相关、解释变量与随机项不相关、随机误差项为正态分布。一元线性回归 一元线性回归是分析只有一个自变量（自变量x和因变量y）线性相关关系的方法。一个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有一个因素是主要的，起决定性作用，则可用一元线性回归...
答：1、回归模型因变量y与自变量x之间具有线性关系。2、在重复抽样中自变量x值是固定的。即假定x是非随机的。3、误差项 的均值为零。4、误差项 的方差为常数。5、误差项 是独立随机变量且服从正态分布
答：1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；3、随机误差项彼此不相关；4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；6...
答：假设一：要求所有的母集团参数为常数，用来保证模型为线性关系；假设二： 假设我们有n个调查的样本，那么这n个样本必须是从母集团里面随机抽样得出的；假设三：在样本（母集团）中， 没有独立变量（independent variable）是常数，并且独立变量之间不能有完全共线性。
答：一元线性回归的参数估计目标，既要估计结构参数，也要了解随机误差项的分布特性。最小二乘法：OLS的魔力 最常用的方法是最小二乘法(OLS)，假设模型正确，解释变量的变异性得到体现，且误差项在条件下的期望值为零。线性回归的六个基本假设包括模型设定的合理性、解释变量的变异性、误差项的零均值、同...
答：自变量X视为非随机变量；当自变量x取某特定值时，对应的y值服从正态分布，且这些正态分布对于不同的x值是等方差的；建立的回归方程实际上是自变量x取值与随机变量y的均值之间的关系式。
答：这个模型的基本假设是，因变量Y和自变量X之间存在一种线性关系，即Y的变化可以用X的变化来解释。当X变化一个单位时，Y会以β1的系数进行变化。然而，请注意，在实际应用中，这种线性关系可能并不总是存在的。因此，在使用一元线性回归模型时，需要对模型的适用性进行评估，并考虑其他可能的解释变量和非...
网友评论：
阴熊15221282093：
一元线性回归模型有哪些经典假定? -
55422阳食
： 1、回归模型因变量y与自变量x之间具有线性关系. 2、在重复抽样中自变量x值是固定的.即假定x是非随机的. 3、误差项 的均值为零. 4、误差项 的方差为常数. 5、误差项 是独立随机变量且服从正态分布
阴熊15221282093：
一元线性回归模型中有哪些基本假定 -
55422阳食
： 因变量正态分布 同方差 独立
阴熊15221282093：
22、一元线性回归模型的经典假设包括 - 上学吧普法考试
55422阳食
： 一元线性回归模型基本的假定条件:(1)误差项ε是一个期望值为零的随机变量,即E(ε)=0.这意味着在式y=β0+β1+ε中,由于β0和β1都是常数,所以有E(β0)=β0,E(β1)=β1.因此对于一个给定的x值,y的期望值为E(y)=β0+β1x.(2)对于所有的x值,ε的方差盯σ2都相同.(3)误差项ε是一个服从正态分布的随机变量,且相互独立.即ε~N(0,σ2).独立性意味着对于一个特定的x值,它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关.理论模型y=a+bx+εX是解释变量,又称为自变量,它是确定性变量,是可以控制的.是已知的.Y是被解释变量,又称因变量,它是一个随机性变量.是已知的.A,b是待定的参数.是未知的.
阴熊15221282093：
简述经典回归分析中的5个经典假设及其相关检验,模型修正 -
55422阳食
： 多重共线性:cov(Xi,Xj)=0 序列相关性:cov(Ei,Ej)=0 随机解释变量:cov(Ei,Yi)=0 正态性:E(u)=0 用均值检验 同方差 theata w=0
阴熊15221282093：
简单线性回归模型 为什么有那么多假设? -
55422阳食
： 我假设你学的是计量经济学或者统计学基础 一般有这么几个假定 1 cov(xi,xj)=0,也就是说不同的x间不能有关系,否则的话就会出现多重共线性的问题.举个简单的例子,如果x1=2*x2,哪还有必要用两个x进行回归吗? 2 ui(残差)随机,零均值,同方差,不相关. 如果不是同方差的话就会出现异方差问题,这个会影响预测结果.如果残差相关的话就会出现序列相关性,就是残差跟时间有关系,这个是不行的. 3 cov(x,ui)=0,也就是说x和残差是无关的.否则的话会出现内生性,这个解释起来比较复杂,属于高级计量考虑的问题,你暂时不要管他好了.
