對於一元線性迴歸模型我們通常有三條基本的假定：
(1)誤差項ε是一個期望值爲零的隨機變量，即E(ε)＝0。這意味着在式y=β0＋β1＋ε中，由於β0和β1都是常數，所以有E(β0)=β0，E(β1)=β1。因此對於一個給定的x值，y的期望值爲E(y)=β0＋β1x。
(2)對於所有的x值，ε的方差盯σ2都相同。
(3)誤差項ε是一個服從正態分佈的隨機變量，且相互獨立。即ε～N(0，σ2)。獨立性意味着對於一個特定的x值，它所對應的y值與其他2所對應的y值也不相關。
自變量X視爲非隨機變量 當自變量x取某特定值時，對應的y值服從正態分佈，且這些正態分佈對於不同的x值是等方差的 建立的迴歸方程實際上是自變量x取值與隨機變量y的均值之間的關係式。
