高斯马尔科夫经典假设的内容是什么?
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发布时间：2022-04-30 18:03
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时间：2022-06-28 19:25
1、Assumption MLR.1（linear in parameters)：假设一要求所有的母集团参数为常数，用来保证模型为线性关系。
即如果母集团方程为y=a+b1x1+b2x2+...+bkxk+u，所有的a，b1，b2...bk必须为常数。同时u为无法检测的误差项，即实验过程中模型没有包含的因素。
2、Assumption MLR.2 (Random sampling)假设二： 假设我们有n个调查的样本，那么这n个样本必须是从母集团里面随机抽样得出的。以假设一的方程为例，{（xi1,xi2, xi3.....xik,yi): i=1,2,3...n}。
3、Assumption MLR.3 （No perfect collinearity)假设三：在样本（母集团）中， 没有独立变量（independent variable）是常数，并且独立变量之间不能有完全共线性。（根据矩阵方程的定义，方程会无解）。
4、Assumption MLR.4 (Zero conditional mean)假设四： 母集团方程的误差项的均值为 0，并且均值不受到独立变量的影响，可以表示为：E(U/ X1, X2...Xk)=0。
5.Assumption MLR.5 (Homoscedasticity): 假设五：同方差性， 误差项u的方差不受到独立变量的影响为一个固定不变的值，可以表示为： Var(u/X1,X2...Xk)=σ。
扩展资料
在统计学中，高斯-马尔可夫定理(Gauss-Markov Theorem)陈述的是：在线性回归模型中，如果误差满足零均值、同方差且互不相关，则回归系数的最佳线性无偏估计(BLUE，Best Linear unbiased estimator)就是普通最小二乘法估计。
这里最佳的意思是指相较于其他估计量有更小方差的估计量，同时把对估计量的寻找*在所有可能的线性无偏估计量中。
值得注意的是这里不需要假定误差满足独立同分布(iid)或正态分布，而仅需要满足零均值、不相关及同方差这三个稍弱的条件。
参考资料来源：百度百科-高斯马尔科夫定理
参考资料来源：百度百科-高斯—马尔可夫定理
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时间：2022-06-28 19:26
高斯—马尔科夫定理（Gauss-Markov Theorem）：该定理表明，在五个高斯—马尔科夫假定下（对于横截面或时间序列模型），OLS估计量是BLUE （在解释变量样本值的条件下）。
广义最小二乘（GLS） 估计量（Generalized Least Squares (GLS) Estimator）： 通过对原始模型的变换，说明了已知结构的误差的方差（异方差性）和误差中的序列相关形式或两者兼有的估计量。
拟合优度度量（Goodness-of-Fit Measure）：概括一组解释变量有多好地解释了因变量或响应变量的统计量。
增长率（Growth Rate）：时间序列中相对于前一时期的比例变化。可将它近似为对数差分或以百分比形式报导。
