古典线性回归模型的基本假定是什么?

 我来答
果果就是爱生活
高能答主

2021-10-19 · 专注生活教育知识分享
果果就是爱生活
采纳数:2072 获赞数:272204

向TA提问 私信TA
展开全部

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。

光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件... 点击进入详情页
本回答由光点科技提供
推荐律师服务: 若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询

为你推荐:

下载百度知道APP,抢鲜体验
使用百度知道APP,立即抢鲜体验。你的手机镜头里或许有别人想知道的答案。
扫描二维码下载
×

类别

我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。

说明

0/200

提交
取消

辅 助

模 式