在生活中，很多人可能想了解和弄清楚26回归模型：一元线性回归模型古典假设的相关问题？那么关于一元线性回归模型的三种回归方法的答案我来给大家详细解答下。

1、函数关系与相关关系

各种经济变量之间的关系可以划分为两类：一类是函数关系，另一类是相关关系。函数关系是确定的关系，相关关系是非确定的关系。

函数关系：

其中，最简单的形式为一元线性函数关系：

相关关系：

，u是随机误差项。

其中，最简单的形式为一元线性回归模型（一元线性总体回归模型）：

2、“线性”在这里有两重含义

（1）被解释变量y与解释变量x之间为线性​关系，​即：

（2）因变量y与参数b0，b1​之间为线性关系，即：

在数学分析中，线性一般指y与x之间为线性​；

在经济学中，线性一般指y与参数b0，b1之间为线性​。

只要y与参数之间满足线性关系，即使y与x不是线性关系，也可以通过线性变换，是变换后的被解释变量与解释变量之间的关系为线性​。

3、一元线性回归模型的基本假设

（1）假设1：零均值假设。

（2）假设2：同方差假设​。

（3）假设3​：无自相关​。

（4）假设​4：解释变量xt与随机误差项ut不相关。

（5）假设​5：正态性​。

如果样本容量足够大，根据中心极限定理，只要这些影响因素是随机的和相互独立的，并且具有有限的数学期望和方差，则误差项近似服从​正态分布。即在大样本条件下假设5自动成立​。否则无法进行​预测。

以上这些对随机误差项分布的假设是数学家高斯最早提出的，也称为高斯假设​或者古典假设。

满足以上古典假设的线性回归模型，也称为古典​线性回归模型。

​下一节：一元线性回归模型的参数估计

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温馨提示：通过以上关于26回归模型：一元线性回归模型古典假设内容介绍后，相信大家有新的了解，更希望可以对你有所帮助。