我们需要假定,回归模型是参数线性的,但不一定是变量线性的。 去解释变量(X)与扰动误差项μ是毫不相关的。确保扰动项的期望值或均值为零; 使Ui的方差为常数或者是一个相同的方差;确保变量之间没有自相关,即两个误差项之间不相关;所观测的次数必须要与待估计的参数个数相同;解释变量的变异性;假定设定的回归模型是正确的;对于多变量线性回归模型,需要解释变量之间没有完全的线性关系。
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