1、第六章 正态条件下回归的推论问题的提出 在前述各章中我们假定随机扰动项服从均值 =0，方差等于（常数），独立同分布。但是，并没有假定随机扰动项服从何种具体的分布。 由于没有假定服从何种具体的分布，因而无法计算随机扰动项取不小于某值的概率，因而也无法计算估计量取某种值的概率，也就无法对统计量进行假设检验和进行区间估计。 点估计给出是某个具体的数值，无法给出相应的可靠性，也就是我们得出的结论的缺乏可靠性，从而降低了结论的有效性与实用性。 如果假定随机扰动项服从正态分布，那么估计量就可立即得到相应的区间估计及其概率，也就是结论具有了可靠性。同方差 =常数，协方差 =0同方差 =常数，协方差 =0nx
2、n， xZ自变量与随机扰动项无关，从而自变量之间也无关。X是确定性变量， Y只有垂直变动解决问题的思路 首先，复习有关正态分布的一些结论 进而假定随机扰动项服从正态分布 导出估计量也服从正态分布 给出关于估计量的假设检验和区间估计 再给出利用模型进行预测的可靠性，使模型能够运用于实际有关正态分布的一些结论 1、正态分布的线性组合也服从正态分布 2、标准正态分布的平方和服从卡平方分布 3、标准正态分布除以卡平方分布及其自由度的商，服从 t分布 4、两个卡平方分布分别除以各自自由度的商之比服从 F分布第一节 问题的引入 1、假定随机扰动项服从正态分布，导出Yi也服从正态分布 2、一元模型中斜率也服从正态分布 3、一元模型中截距也服从正态分布 4、回归估计系数的分布的总结1、假定随机扰动项服从正态分布，导出 Yi也服从正态分布2、一元模型中斜率也服从正态分布
