线性回归模型假设因变量服从二项分布（线性回归模型假设）

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1、回归模型是参数线性的，但不一定是变量线性的。

2、 参数线性，变量线性。

3、2、解释变量（X）与扰动误差项μ不相关。

4、3、扰动项的期望或均值为零；4、Ui的方差为常数或同方差；5、无自相关，即两个误差项之间不相关；6、观测次数必须要与待估计的参数个数；7、解释变量要有变异性；8、假定正确设定回归模型；9、对于多变量复回归模型，解释变量之间没有完全的线性关系。

5、扩展资料在数据分析中我们一般要对数据进行一些条件假定：方差齐性、线性关系、效应累加、变量无测量误差、变量服从多元正态分布、观察独立、模型完整（没有包含不该进入的变量、也没有漏掉应该进入的变量）、误差项独立且服从（0，1）正态分布。

6、现实数据常常不能完全符合上述假定。

7、因此，统计学家研究出许多的回归模型来解决线性回归模型假定过程的约束。

8、回归分析的主要内容为：从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。

9、估计参数的常用方法是最小二乘法。

10、2、对这些关系式的可信程度进行检验。

11、3、在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

12、4、利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。

13、回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

14、参考资料来源：百度百科-回归分析参考资料来源：百度百科-古典线性回归模型假定。

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