古典线性回归模型的基本假定是什么?
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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。
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