对于一元线性回归模型我们通常有三条基本的假定：
(1)误差项ε是一个期望值为零的随机变量，即E(ε)＝0。这意味着在式y=β0＋β1＋ε中，由于β0和β1都是常数，所以有E(β0)=β0，E(β1)=β1。因此对于一个给定的x值，y的期望值为E(y)=β0＋β1x。
(2)对于所有的x值，ε的方差盯σ2都相同。
(3)误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立。即ε～N(0，σ2)。独立性意味着对于一个特定的x值，它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关。
自变量X视为非随机变量 当自变量x取某特定值时，对应的y值服从正态分布，且这些正态分布对于不同的x值是等方差的 建立的回归方程实际上是自变量x取值与随机变量y的均值之间的关系式。