Johnny2019-12-17 13:53:46

同学你好
1.自变量是非随机的。因为我们进行回归分析都需要对数据进行抽样，只有当X是确定的时候才能通过Y来准确估计b0和b1。就好比Excel表格中，一列数据是Y，另一列数据是X，他们一一对应，这样才能建模做回归分析。
2.误差项的预期值为0。最终的回归结果和模型的预期值一定会有所偏差，而这些偏差有的大于0，有的小于0，但是他们的预期均值要为0。假设预期的误差项不为0，那就意味着在这个模型下，X不是对于Y的无偏估计，说明这个模型有误。
3.误差项为同方差。如果是异方差，会使得F检验和t检验不可靠
4.误差项之间无相关性。如果不成立的话就是序列相关了，无论是正序列相关还是负序列相关都是会检验统计量不可靠。
5.误差项是正态分布。这一点是超纲的，因为会牵涉到高斯马尔可夫定理，说直白点，就是为了参数拟合和统计推断。
考纲只要求记住即可，其中误差的同方差性以及序列不相关性在多元回归中会继续学习。