多元回歸高斯Markov定理:在給定的經典線性回歸模型的假設下，如果誤差滿足零均值、同方差和不相關，回歸系數的最佳線性無偏估計就是普通最小二乘估計,多元回歸高斯Markov定理:給定經典線性回歸模型的假設，如果誤差滿足零均值、同方差和不相關，則回歸系數的最佳線性無偏估計是普通最小二乘估計。
多元回歸高斯Markov定理:給定經典線性回歸模型的假設，如果誤差滿足零均值、同方差和不相關，則回歸系數的最佳線性無偏估計是普通最小二乘估計。條件:最佳線性無偏估計量是滿足方差比其他估計量小的估計量，同時將對估計量的搜索限制在所有可能的線性無偏估計量；不需要假設誤差滿足獨立同分布或正態分布，只需要滿足三個稍弱的條件:零均值、不相關和同方差。在建立多元線性回歸模型時，要注意自變量的選擇:1。自變量必須對因變量有顯著影響，并且是密切線性相關的；2.自變量和因變量之間的線性相關必須是真實的，而不是形式上的；3.自變量之間應該是互斥的，即自變量之間的相關性不應高于自變量與因變量之間的相關性；4.自變量應有完整的統計數據，其預測值容易確定。
多元回歸高斯Markov定理:在給定的經典線性回歸模型的假設下，如果誤差滿足零均值、同方差和不相關，回歸系數的最佳線性無偏估計就是普通最小二乘估計。條件:最佳線性無偏估計量是滿足方差比其他估計量小的估計量，同時將對估計量的搜索限制在所有可能的線性無偏估計量；不需要假設誤差滿足獨立同分布或正態分布，只需要滿足三個稍弱的條件:零均值、不相關和同方差。在建立多元線性回歸模型時，要注意自變量的選擇:1。自變量必須對因變量有顯著影響，并且是密切線性相關的；2.自變量和因變量之間的線性相關必須是真實的，而不是形式上的；3.自變量之間應該是互斥的，即自變量之間的相關性不應高于自變量與因變量之間的相關性；4.自變量應有完整的統計數據，其預測值容易確定。
{2。
