高斯马尔可夫定理（高斯马尔可夫定理描述了OLS估计量的那些性质）
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高斯—马尔可夫定理的高斯-马尔科夫定理的具体内容
高斯马尔科夫定理是指在线性回归模型中，若假设满足高斯马尔科夫条件，则由最小二乘法所得到的估计值是最优的、无偏的、有效的。
高斯—马尔可夫定理是指在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量的这一定理。
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。
而不是形式上的；自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之间的相关程度；自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。
高斯—马尔科夫假定（Gauss-Markov Assumptions）：一组假定（假定MLR.1至MLR.5或假定TS.1至TS.5），在这之下OLS是BLUE 。
高斯马尔可夫定理
1、高斯-马尔可夫定理总共分为对OLS（Ordinary least square）普通线性方程有5个假设。Assumption MLR.1（linear in parameters)： 假设一要求所有的母集团参数（population parameters）为常数，用来保证模型为线性关系。
2、高斯马尔科夫定理是指在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量，在无偏线性估计一类中，有最小方差，就是说，它们是BLUE(best linear unbiased estimator)。
3、高斯—马尔可夫定理是指在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量的这一定理。
4、高斯马尔科夫定理是指在线性回归模型中，若假设满足高斯马尔科夫条件，则由最小二乘法所得到的估计值是最优的、无偏的、有效的。
5、多元回归的高斯马尔科夫定理：在给定经典线性回归模型的假定下，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就是普通最小二乘法估计。
6、高斯—马尔科夫假定（Gauss-Markov Assumptions）：一组假定（假定MLR.1至MLR.5或假定TS.1至TS.5），在这之下OLS是BLUE 。
为什么假定有u无自相关
1、该学中u的5个假定如下：零均值假定：即u的平均值为0。这意味因变量的期望值等于真实的回归函数值。同方差：即u的方差在自变量取任何值时都相等。无自相关：即u与所有自变量之间不存在相关关系。
2、无自相关假定是指不同的误差项之间相互独立。查询计量经济学相关知识可知，无自相关假定是计量经济学领域的专业名词，是指不同的误差项之间相互独立。
3、②同方差假定。误差项ut的方差与t无关，为一个常数。③无自相关假定。即不同的误差项相互独立。④解释变量与随机误差项不相关假定。⑤正态性假定，即假定误差项ut服从均值为0，方差为西塔的平方的正态分布。
4、各个误差项之间无自相关，ui 和uj（i≠j）之间的相关为零。 二者的协方差为0 ui 和Xi 的协方差为零或E（ui Xi）=0该假定表示误差项u 和解释变量X 是不相关的。
5、Ui的方差为常数或同方差；无自相关，即两个误差项之间不相关；观测次数必须要与待估计的参数个数；解释变量要有变异性；假定正确设定回归模型；对于多变量复回归模型，解释变量之间没有完全的线性关系。
6、零 均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机 扰动与解释变量不相关假定、正态性假定、无 多重共线性假定。多元线性回归模型中对随机扰动项u的假定，除了其他基本假定以外，还要求满足无多重共线性假定。
高斯马尔科夫定理是什么?
高斯马尔科夫定理是指在线性回归模型中，若假设满足高斯马尔科夫条件，则由最小二乘法所得到的估计值是最优的、无偏的、有效的。
高斯马尔科夫定理是指在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量，在无偏线性估计一类中，有最小方差，就是说，它们是BLUE(best linear unbiased estimator)。
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。
高斯—马尔可夫定理（Gauss–Markov theory）在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。
高斯-马尔可夫定理总共分为对OLS（Ordinary least square）普通线性方程有5个假设。Assumption MLR.1（linear in parameters)： 假设一要求所有的母集团参数（population parameters）为常数，用来保证模型为线性关系。
多元回归的高斯马尔科夫定理：在给定经典线性回归模型的假定下，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就是普通最小二乘法估计。
怎么判断与高斯马尔科夫定理矛不矛盾
1、高斯—马尔可夫定理是指在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量的这一定理。
2、多元回归的高斯马尔科夫定理：在给定经典线性回归模型的假定下，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就是普通最小二乘法估计。
3、模型必须正确设定。计量经济学判断设定是最优的首先是模型必须正确设定，高斯—马尔可夫定理：OLS估计量无偏、最优的首要条件是，模型必须正确设定。
4、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。
高斯马尔科夫定理
1、高斯-马尔可夫定理总共分为对OLS（Ordinary least square）普通线性方程有5个假设。Assumption MLR.1（linear in parameters)： 假设一要求所有的母集团参数（population parameters）为常数，用来保证模型为线性关系。
2、高斯马尔科夫定理是指在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量，在无偏线性估计一类中，有最小方差，就是说，它们是BLUE(best linear unbiased estimator)。
3、高斯—马尔可夫定理是指在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量的这一定理。
4、高斯马尔科夫定理是指在线性回归模型中，若假设满足高斯马尔科夫条件，则由最小二乘法所得到的估计值是最优的、无偏的、有效的。
5、多元回归的高斯马尔科夫定理：在给定经典线性回归模型的假定下，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就是普通最小二乘法估计。
6、高斯—马尔科夫假定（Gauss-Markov Assumptions）：一组假定（假定MLR.1至MLR.5或假定TS.1至TS.5），在这之下OLS是BLUE 。
