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文档简介

精选,1,4经典回归模型与高斯定理,精选,2,重要的理论问题：第一，“经典”的含义是什么？第二，“经典”的意义（违背的后果）。,精选,3,一、线性回归模型的基本假设,假设1.回归模型是线性的，被正确设定，且含义随机误差项；假设2.随机误差项具有零均值、同方差和不序列相关性：E(i)=0i=1,2,nVar(i)=2i=1,2,nCov(i,j)=0iji,j=1,2,n,精选,4,假设3.随机误差项与所有的解释变量X之间不相关：Cov(Xi,i)=0i=1,2,n假设4.服从零均值、同方差、零协方差的正态分布iN(0,2)i=1,2,n,精选,5,如果假设1、2满足，则假设3也满足;如果假设4满足，则假设2也满足。,注意：,以上假设也称为线性回归模型的经典假设或高斯（Gauss）假设，满足该假设的线性回归模型，也称为经典线性回归模型（ClassicalLinearRegressionModel,CLRM）。,精选,6,另外，在进行模型回归时，还有两个暗含的假设：,假设5.没有一个解释变量是其他任何解释变量的完全线性函数。,假设6.误差项服从正态分布,精选,7,二、无偏估计量的含义,定义几何意义特别注意,精选,8,三、方差的性质,几何意义改善方法
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