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CFA二級數量高頻考點：線性回歸的假設
提到線性回歸的假設，童鞋們表示很頭疼，專業術語多且難理解。
Q：證明為什么要先假設啊？
A：因為不用假設把一些不能使結論成立的條件剔除，就得不出結論了。（開個玩笑）
我們來回顧一下，線性回歸的假設都有些什么：
01: The relationship between the dependent variable, Y, and the independent variable, X is linear in the parameters b0 and b1.
02: The independent variable, X, is not random
*if the X IS RANDOM, the regression model IS STILL CORRECT under most situations.
03: The expected value of the error term is 0: E(ε) = 0
04: The variance of the error term is the same (a constant k) for all observations: E(εi2)=σi2=k, i=1,2,…n
*σ2=E(ε2)?E(ε)2=E(ε2)?0=E(ε2)
05: The error term, ε, is uncorrelated across observations. Consequently, E(εi, εj)=0 for all i (i≠j)
06: The error term, ε, is normally distributed
*If NOT normally distributed, it still be ok under most situations.
總結一下（翻譯成通俗易懂的話術，便于理解記憶）
01: x與y有線性關系
02：x之間不能互相解釋，否則就會出現多重共線性
03：殘差期望為0
04：殘差的方差與自變量不能相關，否則會出現異方差
05：殘差之間不能相關，否則會出現自相關
06：殘差符合正態分布
大家都記住了嗎~
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