古典線性回歸模型假定， 回歸模型是參數線性，擾動項的期望或均值為0。
基本介紹
- 中文名：古典線性回歸模型假定
- 外文名：classical linear regression model
- 回歸模型：參數線性
- 擾動項的期望：0
CLRM（classical linear regression model)古典線性回歸模型假定：
1) 回歸模型是參數線性的，但不一定是變數線性的。 參數線性，例：Y=a+bX²、Y=a+b/X
變數線性，例：Y=a+b²X
2) 解釋變數（X）與擾動誤差項μ不相關。
3) 擾動項的期望或均值為零
即：E(μ|Xi)=0
4) Ui的方差為常數或同方差
即：var(Ui)= σ²
5) 無自相關，即兩個誤差項之間不相關
Cov（μi，μj）=0
6） 觀測次數必須要與待估計的參數個數
7） 解釋變數要有變異性
8） 假定正確設定回歸模型
9） 對於多變數復回歸模型，解釋變數之間沒有完全的線性關係
