最小二乘法下的多元回归与残差分析
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简介：
本课程介绍在最小二乘框架下进行多元线性回归的方法及其原理，并探讨如何通过残差分析评估模型的有效性和准确性。
多元回归-最小二乘法-残差分析笔记
一. 多元线性回归模型的假设
进行经典的多元线性回归模型需要满足以下六个前提条件：
1、因变量Y与自变量X1，X2，…，Xk之间的关系为线性的。
2、自变量（X1，X2，…，Xk）不是随机的，并且任意两个或多个自变量之间不存在精确的线性相关性。
3、给定所有自变量条件下残差ε的期望值为0：E(ε| X1, X2,..., Xk) = 0。
4、对于所有的观察值，残差项方差保持不变：E(εi^2)=σε^2。
5、不同观测点之间的残差不相关：当j≠i时，E（εi εj）=0。
6、每个残差都服从正态分布。
二. 计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）需要满足的四个基本假设条件：
这里对原文进行了简化和重述，并未引入新的信息或联系方式。
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