第4章 经典正态线性回归模型,4.1干扰项的概率分布,OLS的估计量是随机变量.要对OLS的估计参数进行假设检验,需要设定扰动项的分布.显然参数的分布由扰动项的分布所决定,4.2扰动项的正态假定,通常假定扰动项服从独立的相同的正态分布: 采用正态分布的原因: 1、中心极限定理 2、正态分布的良好性质（线性） 3、正态分布的简洁性 4、小样本性质良好,4.3 正态假定下估计量的性质,、无偏性 、最小方差性 、一致性 、参数服从正态分布,、 服从自由度为的 分布 、 的分布独立于 7、 最优无偏估计量,4.4极大似然估计量,原理：选择参数，使得因变量的联合密度函数最大化 性质： （1）回归系数与OLS相同 （2） 的估计量为 它是 的有偏估计量，当n趋向于无穷大时该估计量是渐进无偏的,
