CLRM（classical linear regression model)古典线性回归模型假定：

1) 回归模型是参数线性的，但不一定是变量线性的。 参数线性，例：Y=a+bX²、Y=a+b/X

变量线性，例：Y=a+b²X

2) 解释变量（X）与扰动误差项μ不相关。

3) 扰动项的期望或均值为零

即：E(μ|Xi)=0

4) Ui的方差为常数或同方差

即：var(Ui)= σ²

5) 无自相关，即两个误差项之间不相关

Cov（μi，μj）=0

6) 误差项和解释变量的协方差为零

7） 观测次数必须要与待估计的参数个数

8） 解释变量要有变异性

9） 假定正确设定回归模型

10） 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