多元回归模型基本假设
答：我们需要进行以下六个假设，这些假设是经典的多元线性回归模型有效的前提：1、因变量Y和自变量X1，X2，…，Xk之间的关系是线性的。2、自变量（X1，X2，…，Xk）不是随机的。而且，两个或多个自变量之间不存在精确的线性关系。3、以自变量为条件的残差的期望值为0：E（ε|X1，X2，…，Xk）=0。4...
答：用户可以先试着画一个散点图，看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果，在很多情况下，对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果，但可能不是最好的，所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述，调整后的R方更准确，即自变量对因变量的解释...
答：如果违背多元线性模型的基本假设，会导致模型预测的结果不准确。例如，当存在异方差性时（即因变量与自变量之间的相关性随数据中不同分组而发生变化）或当存在多重共线性时（即一个自变量由于与其他自变量之间的高度相关而对因变量产生很少或者根本没有实际影响）时，估计出来的回归系数将是不正确的。
答：不可以。因为内生变量是由模型内的其他变量所决定的，与其存在相关性，这违背了多元线性回归分析的基本假设，即解释变量应当是独立的，若将内生变量作为解释变量，会导致模型参数估计的不准确，从而影响回归结果的可靠性。
答：多元的基本假设比多元的多了一个无多重共线性假定
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...
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：05，通常认为模型在统计上是显著的，即模型中至少有一个自变量对因变量有显著影响。4、残差分析：通常回归分析的结果还会包括残差的统计描述，如最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。这些信息有助于评估模型残差的分布情况，从而判断模型是否满足线性回归的基本假设的结论。
答：计量经济学的基本假设包括以下个:1,线性回归模型是指对参数而言为线性的回归模型。2,随机干扰项的条件均值为零。3,随机干扰项的条件方差恒定。4,随即干扰项之间不存在自相关性。5,随机干扰项与解释变量不相关。6,正确地设定了回归模型。 已赞过 已踩过< 你对这个回答的评价是? 评论 收起 li...
答：请问你是想问一元线性回归模型的基本假设主要有哪些吗？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...
网友评论：
訾缸19484802222：
经典多元回归模型的基本假设有哪些 -
11605洪桂
： 误差零均值同方差不相关
訾缸19484802222：
简答:多元性回归模型的基本假定是什么?
11605洪桂
： http://wenku.baidu.com/view/9fe62b57f01dc281e53af043.html
訾缸19484802222：
截面数据中多元回归模型的经典假设 -
11605洪桂
： 模型假定:解释变量X1, X2, …,Xk 是非随机的; (1) 零均值假定:E(ui) = 0 (2)同方差和无自相关假定: Var(ui)=σ2 i=1,2,… ,n Cov(ui,uj)= 0 i≠j,i,j=1,2,… ,n (3) 解释变量无完全多重共线性假定:解释变量 X1, X2, …,Xk 线性无关; (4) 随机扰动项和解释变量不相关假定:Cov(Xji,ui)= 0 i≠j,i,j=1,2,… ,n (5) 正态性假定:ui~N(0,σ2 )
訾缸19484802222：
计量经济学的基本假设 -
11605洪桂
： 计量经济学的基本假设包括以下个:1,线性回归模型是指对参数而言为线性的回归模型.2,随机干扰项的条件均值为零.3,随机干扰项的条件方差恒定.4,随即干扰项之间不存在自相关性.5,随机干扰项与解释变量不相关.6,正确地设定了回归模型.
訾缸19484802222：
多重线性回归与简单线性回归区别? -
11605洪桂
： 简单来说: 简单线性回归是一个因变量和一个自变量的关系 多重线性回归是一个因变量和多个自变量的关系还有个特点是 简单线性回归是计量经济学本科生必学的 多重线性回归是研究生专攻的更难O(∩_∩)O
訾缸19484802222：
简单线性回归模型 为什么有那么多假设? -
11605洪桂
： 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.
訾缸19484802222：
什么是多元模型 -
11605洪桂
： 用来进行回归分析的数学模型(含相关假设)成为回归模型,只含有一个回归变量的回归模型称为一元回归模型否则称为多元回归模型.
