古典線性回歸模型具有哪些基本假定。

線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。

整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。

在異方差的情況下，OLS估計(jì)量誤差放大的原因是從屬回歸的2R變大。

總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時(shí)因變量的條件均值的軌跡。

為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有m類，則要引入m個(gè)虛擬變量。

判定系數(shù)2R的大小不受回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響。

對(duì)于多元回歸模型，如果聯(lián)合檢驗(yàn)結(jié)果是統(tǒng)計(jì)顯著的則意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。

給定顯著性水平a及自由度，若計(jì)算得到的t值超過(guò)臨界的t值，我們將接受零假設(shè)

在存在接近多重共線性的情況下，回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差會(huì)趨于變小，相應(yīng)的t值會(huì)趨于變大。