一元线性回归模型通常有三条基本的假定：
1、误差项ε是一个期望值为零的随机变量，即E(ε)＝0。这意味着在式y=β0＋β1＋ε中，由于β0和β1都是常数，所以有E(β0)=β0，E(β1)=β1。因此对于一个给定的x值，y的期望值为E(y)=β0＋β1x。
2、对于所有的x值，ε的方差盯σ2都相同。
3、误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立。即ε～N(0，σ2)。独立性意味着对于一个特定的x值，它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关。
一元线性回归分析预测法
一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的相关关系，建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响市场现象的多种因素做全面分析。
只有当诸多的影响因素中，确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量，才能将它作为自变量，应用一元相关回归分析市场预测法进行预测。
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第1个回答 2023-02-14
第一、 找到一个数据库（数据表）
第二、找到想研究的被解释变量
第三、通过文献去确定主要的解释变量和自己想研究的解释变量
第四、使用R语言的lm（）函数或者lm_robust（）函数对变量进行回归
第五、使用t检验或者F检验对显著性进行检验
若不显著
则寻找更好的方法
第二、找到想研究的被解释变量
第三、通过文献去确定主要的解释变量和自己想研究的解释变量
第四、使用R语言的lm（）函数或者lm_robust（）函数对变量进行回归
第五、使用t检验或者F检验对显著性进行检验
若不显著
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