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Von linearer Einfachregression spricht man, wenn man den Fall einer Regressionsanalyse mit nur einer unabhängigen Variablen betrachtet.

Annahmen der linearen Einfachregression

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1. Der Erwartungswert der ε_i ist Null.
2. Alle ε_i haben die gleiche/konstante Varianz (Homoskedastie)
3. Die ε_i sind sämtlich paarweise unkorreliert, ihre Kovarianz ist Null (Nicht-Autokorrelation).
4. Ebenfalls unkorreliert muss εi mit der erklärenden Variable X sein.
5. Die latenten Variablen ε_i sind standardnormalverteilt.

Annahmen 1-4: Die Störgröße enthält keinerlei Information und streut nur zufällig. Deshalb kann auch y nur durch Informationen aus X erklärt werden.

Für den Fall, dass über eine Punktschätzung hinaus eine Inferenzstatistik erstellt werden soll, muss auch die 5. Annahme getroffen werden.

Literatur

• Ludwig von Auer: Ökonometrie. Eine Einführung. Springer-Verlag, Berlin 2007, ISBN 978-3-540-70827-8
• Hans-Friedrich Eckey u.a.: Ökonometrie. Grundlagen, Methoden, Beispiele. Gabler-Verlag, Wiesbaden 2004, ISBN 3-409-33732-6.
• Peter Winker: Empirische Wirtschaftsordnung und Ökonometrie. Springer, Berlin 2007, ISBN 978-3-540-36778-9.

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