经典回归模型的经典假设包括8个

1. 线性关系假设：因变量与自变量之间存在线性关系。

2. 独立同分布假设：误差项是独立同分布的，即每个观测点的误差项都是相互独立的，并且具有相同的分布。

3. 零均值假设：误差项的期望值为零，即E(u_i) = 0。

4. 同方差性假设：误差项的方差是常数，即Var(u_i) = σ²。

5. 无序列相关假设：误差项之间不存在序列相关，即自相关。

6. 参数线性假设：回归系数是线性不变的，即模型参数是固定的。

7. 模型设定正确假设：模型中包含了正确的解释变量，并且解释变量与误差项不相关。

8. 误差项正态分布假设：误差项服从正态分布，即E(u_i|X) ~ N(0, σ²)。

这些假设对于确保回归模型的估计有效性和统计推断的准确性至关重要。