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相关系数的显著性检验方法 一元线性回归模型的基本假设条件有哪些？

实习编辑 • 2023-12-07 19:44:44 • 常见问答 • 阅读 3

一元线性回归模型的基本假设条件有哪些？

一元线性回归模型的基本假设如下：（1）误差项ε是一个期望值为零的随机变量，即e（ε）=0。这意味着在公式y=β0+β1+ε中，由于β0和β1都是常数，因此有e（β0）=β0和e（β1）=β1。因此，对于给定的x值，y的期望值为e（y）=β0+β1x。（2）对于所有x值，ε的方差与σ2相同。（3）误差项是服从正态分布且相互独立的随机变量。即εn（0，σ2）。独立性意味着对于一个特定的x值，其对应的y值与另外两个的对应y值无关。理论模型y=abxεx是一个解释变量，又称自变量，是一个确定性变量，可以控制。这是众所周知的。y是被解释变量，又称因变量，是一个随机变量。这是众所周知的。a.b是要确定的参数。这是未知的。

线性回归模型的基本假设有哪些?违背基本假设的计量经济学模型是否就不可以估计？

（1）线性回归模型的基本假设（实际上是普通最小二乘法的基本假设）是：解释变量是确定性变量，解释变量之间不相关；随机误差项具有0均值和齐次方差；随机误差项在不同样本之间是独立的随机误差项与解释变量不相关；随机误差项具有零均值和零方差机器误差项服从零均值和零方差的正态分布。违反基本假设的计量经济模型是可以估计的，但不能用一般的最小二乘法。

相关系数的显著性检验方法假设检验依据的基本原理自相关的定义

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