经典线性回归模型的假定有哪些

1. 经典线性回归模型的假定有哪些

1、模型对参数为线性
2、重复抽样中X是固定的或非随机的
3、干扰项的均值为零
4、u的方差相等
5、各个干扰项之间无自相关
6、无多重共线性，即解释变量间没有完全线性关系
7、u和X不相关
8、X要有变异性
9、模型设定正确

2. 经典线性回归模型的假定有哪些

经典线性回归模型的假定有
(1)解释变量与误差项不相关
(2)误差项零均值同方差不相关
(3)误差项服从正态分布

3. 经典线性回归模型的假定有哪些

　　1、模型对参数为线性　　2、重复抽样中X是固定的或非随机的　　3、干扰项的均值为零　　4、u的方差相等　　5、各个干扰项之间无自相关　　6、无多重共线性，即解释变量间没有完全线性关系　　7、u和X不相关　　8、X要有变异性　　9、模型设定正确　　

4. 一元线性回归模型的基本假设条件有哪些

一元线性回归的基本假设有哪些，数学表达式如何

1回归模型是正确设定的

2解释变量X是确定性变量，不是随机变量，在重复抽样中取固定值

E(i)=0          i=1,2, …,n

Var (i)=2          i=1,2, …,n

Cov(i, j)=0      i≠j  i,j= 1,2, …,n

3解释变量X在所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X 的样本方差趋于一个非零的有限常数Cov(Xi, i)=0        i=1,2, …,n

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

i~N(0, 2 )          i=1,2, …,n

5随机误差项与解释变量之间不相关

6随机误差项服从零均值，同方差的正态分布

回归分析主要内容：

1根据样本观察值对计量经济学模型参数进行估计，求得回归方程

2对回归方程，参数估计值进行显著性检验

3利用回归方程进行分析，评价及预测

虚拟变量的设置原则，引入方法和模型具体形式写出

5. 一元线性回归模型有哪些基本假定?

一元线性回归模型通常有三条基本的假定：  
1、误差项ε是一个期望值为零的随机变量，即E(ε)＝0。这意味着在式y=β0＋β1＋ε中，由于β0和β1都是常数，所以有E(β0)=β0，E(β1)=β1。因此对于一个给定的x值，y的期望值为E(y)=β0＋β1x。
2、对于所有的x值，ε的方差盯σ2都相同。  
3、误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立。即ε～N(0，σ2)。独立性意味着对于一个特定的x值，它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关。

一元线性回归分析预测法
一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的相关关系，建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响市场现象的多种因素做全面分析。
只有当诸多的影响因素中，确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量，才能将它作为自变量，应用一元相关回归分析市场预测法进行预测。

6. 关于线性回归

你对解题有误解。这里只是在讲解如何做线性回归的解题方法，并没有讲不是线性相关的变量减去中位数就变成了线性相关了。
 
问题中要求（指定）的是用“线性回归​”归纳（预测）出2012年的需求量，给出了过去10年（每隔两年）的实际需求的量，并没有讲过去隔年的量之间有什么相关性。如果直接用原始数据去用线性回归时，计算比较繁杂，所以推荐用“增量”来做回归计算。
 
作为增量的计算，需要有一个参考基准值，为了使计算数据尽可能的小（一位数的计算要比两位，多位数的计算方便），所以采用“中间数”作为基准，前后年的数用相对“中间数”的增量来表示，意义不变，但实际的计算就方便了很多。
 
讲解的只是一种技巧而以.

7. 古典线性回归模型的基本假定是什么?

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独立。
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，方差为西塔的平方的正态分布。

建立多元线性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果，应首先注意自变量的选择，其准则是：
（1）自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；
（2）自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；
（3）自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度；
（4）自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。

8. 多元线性回归分析的基本假定包括什么？

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：假设随机扰动项服从正态分布。

多元线性回归模型的检验方法有：
1、判定系数检验。多元线性回归模型判定系数的定义与一元线性回归分析类似。判定系数R的计算公式为：R = R接近于1表明Y与X1，X2，…，Xk之间的线性关系程度密切；R接近于0表明Y与X1，X2，…，Xk之间的线性关系程度不密切。
2、回归系数显著性检验。在多元回归分析中，回归系数显著性检验是检验模型中每个自变量与因变量之间的线性关系是否显著。显著性检验是通过计算各回归系数的t检验值进行的。回归系数的t检验值的计算公式为：＝（j = 1，2，…，k），式中是回归系数的标准差。
3、回归方程的显著性检验。回归方程的显著性检验是检验所有自变量作为一个整体与因变量之间是否有显著的线性相关关系。显著性检验是通过F检验进行的。F检验值的计算公式是：F（k，n－k－1）＝多元回归方程的显著性检验与一元回归方程类似，在此也不再赘述。