古典線性回歸模型假定

古典線性回歸模型假定， 回歸模型是參數線性，擾動項的期望或均值為0。

CLRM（classical linear regression model)古典線性回歸模型假定：

1) 回歸模型是參數線性的，但不一定是變數線性的。 參數線性，例：Y=a+bX²、Y=a+b/X

變數線性，例：Y=a+b²X

2) 解釋變數（X）與擾動誤差項μ不相關。

3) 擾動項的期望或均值為零

即：E(μ|Xi)=0

4) Ui的方差為常數或同方差

即：var(Ui)= σ²

5) 無自相關，即兩個誤差項之間不相關

Cov（μi，μj）=0

6） 觀測次數必須要與待估計的參數個數

7） 解釋變數要有變異性

8） 假定正確設定回歸模型

9） 對於多變數復回歸模型，解釋變數之間沒有完全的線性關係