- 沒毛病,依照模型擬合
- 沒毛病,否則樣本沒有無偏性
- 這個證明主要參考前篇線性回歸兩個公式推導過程, 最小化殘差平方和函數極值存在的充要條件就是存在xi !=E(x),也就是xi是可變的, 又叫做變異性
- 零條件的意思是隨機誤差項與x不存在系統/可解釋的條件關系, 不然u作為不可觀測值會導致模型不可觀測,E(u|x)=E(u)=0,u與x相互獨立,又叫強外生性
- 球形擾動:這個其實在說多元線性回歸里的隨機誤差項的特征,是針對多元的假設, 各個不可觀測干擾項之間不存在線性關系(分布均勻----球狀)就是球形擾動,否則會出現模型不可觀測的情況.
以上5個基本假定是決定多元線性回歸估計量是否無偏的充要條件, 其中一元線性回歸只需要滿足1-4四個條件即可
除此之外,基於大數定律,我們還有假設6,其實也就是中心極限定理,針對的對像的是隨機誤差項
