多元回归高斯Markov定理:在给定的经典线性回归模型的假设下，如果误差满足零均值、同方差和不相关，回归系数的最佳线性无偏估计就是普通最小二乘估计,多元回归高斯Markov定理:给定经典线性回归模型的假设，如果误差满足零均值、同方差和不相关，则回归系数的最佳线性无偏估计是普通最小二乘估计。
多元回归高斯Markov定理:给定经典线性回归模型的假设，如果误差满足零均值、同方差和不相关，则回归系数的最佳线性无偏估计是普通最小二乘估计。条件:最佳线性无偏估计量是满足方差比其他估计量小的估计量，同时将对估计量的搜索限制在所有可能的线性无偏估计量；不需要假设误差满足独立同分布或正态分布，只需要满足三个稍弱的条件:零均值、不相关和同方差。在建立多元线性回归模型时，要注意自变量的选择:1。自变量必须对因变量有显著影响，并且是密切线性相关的；2.自变量和因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；3.自变量之间应该是互斥的，即自变量之间的相关性不应高于自变量与因变量之间的相关性；4.自变量应有完整的统计数据，其预测值容易确定。
多元回归高斯Markov定理:在给定的经典线性回归模型的假设下，如果误差满足零均值、同方差和不相关，回归系数的最佳线性无偏估计就是普通最小二乘估计。条件:最佳线性无偏估计量是满足方差比其他估计量小的估计量，同时将对估计量的搜索限制在所有可能的线性无偏估计量；不需要假设误差满足独立同分布或正态分布，只需要满足三个稍弱的条件:零均值、不相关和同方差。在建立多元线性回归模型时，要注意自变量的选择:1。自变量必须对因变量有显著影响，并且是密切线性相关的；2.自变量和因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；3.自变量之间应该是互斥的，即自变量之间的相关性不应高于自变量与因变量之间的相关性；4.自变量应有完整的统计数据，其预测值容易确定。
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