多元线性回归模型经典假定的内容

多元线性回归分析的基本假定包括：1、零均值假定：假设随机扰动项的期望或均值为零。2、同方差和无自相关假定：假设随机扰动项互不相关且方差相同。3、随机扰动项与解释变量不相关假定：假设随机扰动项与自变量的协方差为0。4、无多重共线性：假设各解释变量之间不存在线性相关关系。5、正态性假定：假设...

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多元线性回归模型的基本假设如下：1、随机误差项ε i 具有零均值和同方差，即：E（ε i ）=0，D（ε i ）=σ 2 。2、随机误差项在不同样本点之间是相互的，不存在序列关系，即： Cov（ε i ，ε j ）=0，（i≠j）。3、随机误差项ε i 应服从正态分布，即：ε i ～N（0，σ ...

古典线性回归模型假定：①零均值假定。即在给定xt的条件下，随机误差项的数学期望（均值）为0，即E（ut）=0。②同方差假定。误差项ut的方差与t无关，为一个常数。③无自相关假定。即不同的误差项相互。④解释变量与随机误差项不相关假定。⑤正态性假定，即假定误差项ut服从均值为0，方差为西塔...

简单线性回归模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定；③无自相关假定；④随机扰动项与解释变量不相关假定；⑤正态性假定。多元线性回归模型的基本假定：1、零均值假定；②同方差和无自相关假定；③随机扰动项与解释变量不相关假定；④无多重共线性假定；⑤正态性假定 ...

有以下基本假定： 1. ，即随机误差项是一个平均值或期望值为零的随机变量。相应的矩阵表达形式是 2. ，即对于解释变量 的所有观测值，随机误差项的方差都是相同的。 3. ，即随机误差项彼此之间不相关。 假定2、假定3相应的矩阵表达形式是 称 为随机误差项向量 的方差—协方差...

多元线性回归的基本假设如下：1、零均值假定：假设随机扰动项的期望或均值为零。2、同方差和无自相关假定：假设随机扰动项互不相关且方差相同。3、随机扰动项与解释变量不相关假定：假设随机扰动项与自变量的协方差为0。4、无多重共线性假定：假设各解释变量之间不存在线性相关关系。5、正态性假定：假设...

多元线性回归模型的基本假设如下：多元线性回归模型是一种用于预测或解释多个解释变量和一个响应变量之间关系的统计工具。为了使这个模型有效和可靠，它基于以下基本假设：线性关系：这个假设表明解释变量和响应变量之间的关系是线性的。也就是说，解释变量的增加或减少会导致响应变量的增加或减少，且这种关系...

多元线性回归模型满足如下基本假定:（1）零均值假定 （2）同方差与无自相关假定 （3）无多重共线性假定，即解释变量之间不存在线性关系。（4）随机扰动项与解释变量互不相关 （5）正态性假定，随机扰动项μi服从正态分布，即μi～N（0，σ2）。故C项说法错误。考点：多元线性回归模型的基本假定 ...

假定各解释变量之间不存在线性关系，或各个解释变量观测值之间线性无关。在此条件下，解释变量观测值矩阵X列满秩｛Rank(X)=k 此时，方阵X`X满秩Rank（X`X）=k从而X`X可逆，（X`X）∧-1存在｝。这是保证多元线性回归模型参数估计值有解的重要条件。（全手打，求采纳吧！）

【答案】BCDE【答案解析】多元线性回归模型的基本假定：①解释变量是非随机的，且各解释变量之间互不相关；②随机干扰项具有零均值、同方差且同分布；③解释变量与随机干扰项互不相关；④随机干扰项服从正态分布。