古扎拉蒂
CLRM经典线性模型（Classical Linear Regression Model）
Assumption：
1.模型是参数的线性函数
2.值固定或独立于误差项，即
3.干扰项均值为零，即
4.同方差性，即
5.干扰项之间无自相关，即
6.观测次数大于待估参数个数
7.变量的值必须存在变异
8.变量之间不存在完全共线性
9.无设定偏误
李子奈
多元线性回归模型
Assumption：
1.模型设定正确
2.变量非随机或固定且无完全多重共线性，即
列满秩
3.变量具有变异性，且
，即
4.样本点形式：
矩阵形式：
5.样本点形式：
矩阵形式：
6.样本点形式：
矩阵形式：
伍德里奇
高斯-马尔科夫（Gauss-Markov）假定
Assumption：
1.(Linearity of Parameters)
The relationship between the dependent variable and independent variables
and the error
is as followings:
2.(Random Sampling)
Random sampling from the global model, with sample size n:
3.(Zero for Conditional Mean of Error)
4.(Good Quality for the Sample of Independent Variables)
No constant independent variables. No perfect Collinearity.
5.(Homogeneity of Variance of Error)
6.(Normal Distribution of Error)
satisfies normal distribution.
斯托克
多元回归的最小二乘假设
Assumption:
1.给定时
的条件分布均值为零
2.
3.不太可能出现大异常值
4.不存在完全多重共线性
