一元線性回歸模型的基本假設(shè)條件有哪些？一元線性回歸模型的基本假設(shè)如下：（1）誤差項ε是一個期望值為零的隨機變量，即e（ε）=0。這意味著在公式y(tǒng)=β0+β1+ε中，由于β0和β1都是常數(shù)，因此有e（β

一元線性回歸模型的基本假設(shè)條件有哪些？

一元線性回歸模型的基本假設(shè)如下：（1）誤差項ε是一個期望值為零的隨機變量，即e（ε）=0。這意味著在公式y(tǒng)=β0+β1+ε中，由于β0和β1都是常數(shù)，因此有e（β0）=β0和e（β1）=β1。因此，對于給定的X值，Y的期望值為e（Y）=β0+β1 X。（2）對于所有X值，ε的方差與σ2相同。（3） 誤差項是服從正態(tài)分布且相互獨立的隨機變量。即εn（0，σ2）。獨立性意味著對于一個特定的x值，其對應(yīng)的y值與另外兩個的對應(yīng)y值無關(guān)。理論模型y=ABXεx是一個解釋變量，又稱自變量，是一個確定性變量，可以控制。這是眾所周知的。Y是被解釋變量，又稱因變量，是一個隨機變量。這是眾所周知的。A.B是要確定的參數(shù)。這是未知的。

線性回歸模型的基本假設(shè)有哪些?違背基本假設(shè)的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是否就不可以估計？

（1）線性回歸模型的基本假設(shè)（實際上是普通最小二乘法的基本假設(shè)）是：解釋變量是確定性變量，解釋變量之間不相關(guān)；隨機誤差項具有0均值和齊次方差；隨機誤差項在不同樣本之間是獨立的隨機誤差項與解釋變量不相關(guān)；隨機誤差項具有零均值和零方差機器誤差項服從零均值和零方差的正態(tài)分布。違反基本假設(shè)的計量經(jīng)濟(jì)模型是可以估計的，但不能用一般的最小二乘法。