主题：【翻译】概率随机及编程（一） -- 东方射日

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讨论

我的一点理解

在一元线性回归和多元线性回归中，通常都要求回归后的残差服从正态分布，与原始数据的分布关系没有那么紧密。

也就是说，你有一个数据，都可以做一元线性回归和多元线性回归。做完回归后，检查残差。如果残差服从正态分布，就没问题。

另外，广义来讲，线性回归是针对参数的线性。如果方程是Y=sum_a_i*X_i，a_i是参数，那么线性回归是对a_i的线性，X_i可以是原始独立变量的任意组合。

谢谢！

感谢您的回答！

一点浅见

一般情况下，如果样本比较大，不需要残差服从正态分布。只需要残差没有序列相关和异方差，就可以保证估计值的渐进正态分布了。

如果残差有序列相关和异方差，则一般用Newey-West方法来估计方差协方差矩阵。

易

大概有这个印象，不是很确定

自己也复习一下，百度的结果 http://zhidao.baidu.com/question/80037761.html

1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；

2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；

3、随机误差项彼此不相关；

4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；

5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；

6、随机误差项服从正态分布。

听说有不少人做残差的分析研究

可以用GMM来处理

stata journal中有一个文献：

Instrumental variables and GMM:　Estimation and Testing。　

Christopher F. Baum, Boston College

Mark E. Schaffer, Heriot–Watt University

Steven Stillman, New Zealand Department of Labour

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