另外,在进行模型回归时,还有两个暗含的 假设: 假设5:随着样本容量的无限增加,解释变 量X的样本方差趋于一有限常数。即 ∑(X-x)2/n-×Q,n→∞ 假设6:回归模型是正确设定的 假设5旨在排除时间序列数据出现持续上升或下降的变 量作为解释变量,因为这类数据不仅使大样本统计推断变 得无效,而且往往产生所谓的伪回归问题( spurious regression problem)。 假设6也被称为模型没有设定偏误( specification error)另外，在进行模型回归时，还有两个暗含的 假设： 假设5：随着样本容量的无限增加，解释变 量X的样本方差趋于一有限常数。即 (Xi − X) / n →Q, n →  2 假设6：回归模型是正确设定的 假设5旨在排除时间序列数据出现持续上升或下降的变 量作为解释变量，因为这类数据不仅使大样本统计推断变 得无效，而且往往产生所谓的伪回归问题（spurious regression problem）。 假设6也被称为模型没有设定偏误（specification error）