1.1古典线性回归模型的假定 假定1.3不存在“严格多重共线性”( strict multicolinearity), 即数据矩阵X满列秩,rank(X)=K,其中“rank”表示矩阵的秩 X=(xx12…x)B=(1A2…)E≡(E1E2…En) y=XB+8 如果不满足此条件,则B“不可识别”( unidentified),因为Y 中某个或多个变量为多余。 根据OLS估计,b=(XX)Xy。 如X满列秩,XX定,故(XX)存在;反之,(XX)不存在。 实际数据不易出现严格多重共线性。 如果出现, Stata也会自动识别。6 1.1 古典线性回归模型的假定 假定1.3 不存在“严格多重共线性”(strict multicolinearity)， 即数据矩阵 满列秩， ，其中“rank”表示矩阵的秩。 如果不满足此条件，则 “不可识别”(unidentified)，因为 中某个或多个变量为多余。 根据OLS估计， 。 如 满列秩， 定，故 存在；反之， 不存在。 实际数据不易出现严格多重共线性。 如果出现，Stata也会自动识别。 X rank( ) X = K  X 1 ( )− b X X X y =   X XX 1 ( )− X X 1 ( )− X X 1 2 ( ) n X x x x   1 2 ( )    K    1 2 ( ) n ε      y X = +  