对率回归模型是关于特征x的线性模型吗？为什么？一元线性回归模型的经典假设

那些是线性回归模型哪些不是为什么？急

e是，其它都不是，但可以经过变换变成线性回归

线性回归模型，一种特殊的线性模型.若变量y与变量x= }x‑xz, "..二，)的关系表示为y=fCx)+E，且

称f (x)为y对x的回归，f (x)称为回归函数.通常在正态分布情形，若f (x>是x的线性函数(30 +gx,此时称为线性回归，月。称为回归常数，厌-}};}z}…，月，)称为回归系数.

线性回归模型(linear regression model)[1] 一种特殊的线性模型.若变量y与变量x= }x‑xz, "..二，)的关系表示为y=fCx)+E，且

线性回归模型意味着模型变量是线性的：

对单变量函数，该模型为：y = ax + b

对多变量函数，该模型为：y = a1x1 + a2x2 + ......+ anxn

即因变量y 与自变量x 之间成线性关系。

你的结论是正确的！

不光是计量。经济学，乃至所有科学的一切定理以及计算法则，都是建立在一些特定的假设条件前提下的。比如物理力学中分析速度，就是假设没有摩擦力、空气阻力。

计量经济学的大量假设都是针对所谓的误差项进行假设。道理也很简单，如果误差项极端的不规则，或者经常爆表，那任何一个estimator都无法做到consistency.

再看看别人怎么说的。