线性回归的基本假设 1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；3、随机误差项彼此不相关；4、解释变量是确定性变量，不是随机。
随机误差项为什么要服从正态分布，不服从会怎么样
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如何使用stata检验异方差？ 如何使用stata检验异方差，本篇主要介绍如何使用tata处理异方差问题，分别使用了图示法和BP法和WHITE法。还会继续更新如何使用eview处理异方差和异方差的基础原理等相关内容。
最小二乘法的误差项是不是要符合正态分布？
当随机误差项不服从正态分布时，估计结果是否无偏？ 这是因为二项分布的极限是正态分布，组成大量的随机现象的样本服从二项分布，比如今天路过某个十字路口车辆的总数这一随机现象，对于该地区单独一辆车来说，它要么通过该路口，概率为（p），要么不通过该路口，概率为（1-P）。
为什么我们总是假设随机扰动项服从正态分布？
为什么线性回归模型中要假设随机误差等方差并且服从正态分布？ 简而言之：正态分布假设主要是为了统计推断和参数拟合做的假设。多元正态分布一个很好的性质就是，在对它…
计量经济学中为什么误差项u服从正态分布，则系数也服从正态分布 这个性质主要是针对线性回归和OLS（普通最小二乘法）估计量而言的，举个简单点的例子：y=xβ+u（当然，y，x，β和u都可以是矩阵/向量），其中系数β都是真值（也就是确定量而不是随机变量，不存在分布之类的概率统计意义上的问题）。根据高斯马尔可夫经典假设，解释变量x也是确定量，从而误差项u服从正态分布将直接导致被解释变量y服从正态分布。另外还应指出的一点是，你问题中的系数确切地说应该是系数的估计值。几乎所有的计量经济学初级教材中都会指出并证明OLS估计量（即系数的估计值）的几个性质：线性性，一致性和有效性（即最小方差性）。你问的问题涉及到了OLS估计量的线性性，所谓线性性质，就是指系数的估计值β‘（暂且用β’表示，因为这里加^比较麻烦）与被解释变量y之间存在线性关系，不妨表示成β‘=ay。刚才已经提到，被解释变量y服从正态分布，因此也就可以得到系数β的OLS估计量β‘服从正态分布。（注意到系数的真值β是一个确定量而不是随机变量。这完全是数学意义上的推导，线性性质的证明这里就不写了，翻翻教材就可以找到。Good luck.
