1樓：朝顏_林西
經典迴歸模型必須包含以下幾個經典假設條件：
1.模型設定是線性的
2.解釋變數是確定性變數
3.隨機誤差項的均值是零
4.隨機誤差項同方差
5.隨機誤差項各項之間無序列相關
6.解釋變數與隨機誤差項不相關
7.隨機誤差項服從正態分佈
上述幾個假設條件是為了能夠進行無偏有效線性的最小二乘法的估計（blue),也是為了後面模型檢驗的順利進行（例如t test,f test）。如果違背了上述其中之一的假設條件，就不是經典的線性迴歸模型，這樣的模型用ols來估計往往失效，就得用一些方法進行修正或者用其他方法來估計引數。
如果迴歸模型的隨機誤差項存在異方差性，會對線性迴歸分析造成什麼影響
2樓：匿名使用者
若誤差方差或因變數方差不滿足方差齊性條件，則在不同的x取值處，y的實回際分散程度答不同，則迴歸線的**在不同的x點準確度不同，迴歸**效果不穩定，或者說此時在不同的x水平，其與y的關係是有很大差別的，無法用單一的迴歸方程去**y。
比如下方這個圖：
a是滿足方差齊性的，b不滿足，很明顯a的迴歸直線**作用要好於b，在不同的x點處的**效果也穩定
經典迴歸模型基本假定是什麼
簡單線性迴歸模型 為什麼有那麼多假設？
3樓：五湖煙樹
我假設你學的是計量經濟學或者統計學基礎
一般有這麼幾個假定
1 cov（xi,xj）內=0，也就是說不同的容x間不能有關係，否則的話就會出現多重共線性的問題。舉個簡單的例子，如果x1=2*x2，哪還有必要用兩個x進行迴歸嗎？
2 ui（殘差）隨機，零均值，同方差，不相關。 如果不是同方差的話就會出現異方差問題，這個會影響**結果。如果殘差相關的話就會出現序列相關性，就是殘差跟時間有關係，這個是不行的。
3 cov(x,ui)=0，也就是說x和殘差是無關的。否則的話會出現內生性，這個解釋起來比較複雜，屬於高階計量考慮的問題，你暫時不要管他好了。
**性迴歸模型中，假設誤差服從什麼分佈
4樓：認字訣
誤差是由於普因引起的，其取值必須服從正態分佈；如果不是說明誤差項包含特殊原因，還有遺漏的顯著因子未考慮到。
線性迴歸模型中的離散變數怎麼處理呢 200
5樓：匿名使用者
關於你說的這種
高等數學方面的問題
不容易得到滿意的答案的
6樓：冰室修
每個離散變數看取值個數做啞變數（取值個數-1）放到迴歸方程裡面
線性迴歸模型中設定隨機誤差項有何意義？對其有哪些假設？
7樓：呂秀才
你說的是 將一些變數設定成隨機變數的意思吧
這樣就可以在不限定這些變數的情況下 推廣得到的結果，比如你將 性別變數 設定為隨機變數，那你得到的結論就不受性別的影響
考慮如下過原點的線性迴歸 對上述模型 是否仍然能夠得到如下的結論
8樓：愛新覺羅祝是
迴歸分析 首先看結抄果中的第二個**，就是你這個裡面叫做 變異數分析的，如果這個裡面的sig顯著性大於0.05，說明你的迴歸模型不顯著，其他的一切都沒有意義，如果這個表的顯著性＜0.05，說明迴歸模型有意義，此時再考慮其他**。
其實從你最下面的最後那個圖也可以看出來，明顯的不是線性關係，而是一個曲線關係，所以你用這個迴歸分析是不正確的。
**性迴歸中被解釋變數服從什麼分佈
線性迴歸分析中，解釋變數為什麼解釋為非隨機變數（確定性變數）
經典bai迴歸分析中假定解釋變數du為確zhi定變數，這樣是為了讓參dao數檢版驗時能方便地到處一些參權數的分佈。比如，在得到被解釋變數的分佈時，y a bx u，因為前面的a bx是缺點變數，則y與u有相同的分佈。在實證中，經濟資料不像其它科學實驗那樣可以設定控制變數，經濟變數的控制只能達到認為的...
線性迴歸分析中Ybxa,a表示什麼,可以為負數嗎
線性迴歸分析中 y bx a,a表示截距項,可正可負。b表示迴歸係數,若b為正數,說明y與x正相關 若b為負數,則說明y與x負相關。y bx a a表示常量 y的值 分兩部分,一部分與x成比例 bx 一部分為常量a。取值可為 任意常數,但對具體迴歸曲線,a為某一常數。a是截距,b是斜率,都可以為負。...
SPSS線性迴歸分析中，係數表解讀，三次方程是什麼樣的呢
y 2.180x 2.624x2 0.975x3 164 你的圖模糊，資料你再自己檢查一下吧 你拍照模糊沒法看清楚 spss迴歸分析，三次方程是什麼樣的？係數表如何解讀？關於題目的 紙張是很好看的 就是題目比較難 spss 線性迴歸分析中，係數表解讀 vif太高了，存在嚴重的多重共線性 我特意查了書...