高斯马尔科夫定理主要内容（高斯马尔科夫定理结论）

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1、高斯-马尔可夫定理，以其严谨的统计学假设，为普通最小二乘法(OLS)提供了理论基础。

2、高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）陈述的是：在线性回归模型中，如果误差满足零均值、同方差且互不相关，则回归系数的最佳线性无偏估计（BLUE, Best Linear unbiased estimator）就是普通最小二乘法估计。

3、多元回归的高斯马尔科夫定理：在给定经典线性回归模型的假定下，如果误差满足零均值、同方差且互不相关，则回归系数的最佳线性无偏估计就是普通最小二乘法估计。

4、高斯马尔科夫定理是指在线性回归模型中，若假设满足高斯马尔科夫条件，则由最小二乘法所得到的估计值是最优的、无偏的、有效的。

5、高斯-马尔可夫定理总共分为对OLS（Ordinary least square）普通线性方程有5个假设。

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