一元线性回归模型的经典假设包括

Question

如题所述

Answer 1

一元线性回归模型的经典假设包括零均值、同方差、没有自相关、解释变量与随机项不相关、随机误差项为正态分布。

一元线性回归

一元线性回归是分析只有一个自变量（自变量x和因变量y）线性相关关系的方法。一个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有一个因素是主要的，起决定性作用，则可用一元线性回归进行预测分析。

回归这一术语最早来源于生物遗传学，由高尔顿引入。回归的现代解释：回归分析是研究某一变量与另一个或多个变量（解释变量、自变量）之间的依存关系，用解释变量的已知值或固定值来估计或预测因变量的总体平均值。

知识拓展：

一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的相关关系，建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响市场现象的多种因素做全面分析。

只有当诸多的影响因素中，确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量，才能将它作为自变量，应用一元相关回归分析市场预测法进行预测。

选取一元线性回归模型的变量；绘制计算表和拟合散点图；计算变量间的回归系数及其相关的显著性；回归分析结果的应用。

回归模型是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。

元线性回归模型在统计上的意义是用来探究两个变量之间的关系。通过建立一条直线来描述变量间的趋势和依赖关系。