1樓：張飛
1.可加性和線性假設（additivity and linearity）
可加性體現在兩個方面
（1）投入：用於兩個或多個程序（process）的投入資源總量=用於每個程序的資源量的加和
（2）產出：兩個或多個程序的總產出=每個程序的產出的加和
這意味著程序之間是不能夠互相影響的
如果程序之間互相有影響那麼就構建乙個包括互相作用的生產關係的新的process
線性是基於可加性提出的
乙個常數乘以所有用於程序中的投入，那麼產出也會等於原產出乘以這個常數
也就是說，乙個LP的生產函式，需要是線性的。
如果不是線性關係的，那麼把這個程序進行大概的線性分段，每乙個分段都代表乙個線性的程序。
2.可分性（divisibility）
3.有限性（finiteness）
4.單值期望（single-valued expectations）好像國內譯成確定性假設~~~
2樓：123456
Assumptions
1.Linearity
這個就不用解釋了吧
2.Normally distributed error term
only care about normality for small samples (n<30)
3.Constant variance of the error term
檢驗是否Homoskedasticity或Heteroskedasticity
如果是heteroskedasticity,estimates are still valid,but the standard errors are not
Diagnostic plot 可直觀檢驗，也可統計檢驗
4.Explanatory variables independent of error term
If assumption is true, then the regression parameters can be interpreted as causal effects
This assumption can not be tested:
Residuals (estimated error terms) are by construction uncorrelated with the explanatory variables
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