/*对于线性回归模型,当响应变量服从正态分布,误差项满足高斯--马尔科夫条件(零均值、等方差、不相关)时, 回归参数的最小二乘估计是一致最小方差无偏估计。 当然,该条件只是理想化的假定,为的是数学上有相应的较为成熟的结论。其实大多数实际问题都不完全满足这些理想化的假定。 线性回归模型理论的发展正是在不断克服理想化条件不被满足时得到许多新方法。如加权LSE、岭估计、压缩估计、BOX_COX变换等一系列手段。 做实际工作时一定是要超越书本上的理想化条件的。 (这是在小木虫上看到的网友@chenlp211的解释。与大家分享)*/