1. 线性关系假设：多元线性回归模型假设自变量与因变量之间存在线性关系。
即因变量的变化可以通过多个自变量的线性组合来解释。
如果因变量与自变量之间不是线性关系，则多元线性回归模型可能无法准确解释因变量的变化。
2. 独立性假设：多元线性回归模型假设因变量的观测值之间是独立的。
这意味着对一个样本的观测不会受到其他样本的影响。
如果观测值之间存在相关性，多元线性回归模型的结果可能会偏离真实情况。
3. 多重共线性假设：多元线性回归模型假设自变量之间不存在完全线性相关关系。
完全线性相关意味着两个或多个自变量之间的线性关系可以用一个自变量来完全表示。
如果存在多重共线性，即自变量之间存在高度相关性，可能会导致模型的不稳定性，使得估计结果的解释性降低。
4. 零均值误差假设：多元线性回归模型假设误差项的期望为零。
即在所有自变量取固定值时，因变量的期望值等于真实值。
这个假设保证了模型的预测准确性和可解释性。
5. 同方差性假设：多元线性回归模型假设误差项的方差在各个自变量取值点上是相同的。
这个假设保证了模型的有效性和可靠性。
6. 无多重共线性假设：多元线性回归模型假设自变量之间不存在高度相关性。
如果存在多重共线性，会使得自变量的系数估计不准确，降低模型的解释力。
总的来说，多元线性回归模型的基本假设是线性关系、独立性、多重共线性的缺乏、零均值误差、同方差性和无多重共线性。
这些假设是构建可靠和有效的多元线性回归模型的基础，有助于解释因变量的变化并进行准确的预测。