1樓：烏龍PySta
定義零條件均值的目的是為了能夠使得OLS估計量具有無偏性特徵，即OLS估計量的期望值等於總體引數
即使隨機干擾項的均值不為零，當為其他常數的話，在回歸中會體現在截距項的值，因為隨機干擾項的均值為常數，這個常數在回歸中可以看成常數截距項處理
引數估計量的期望等於總體引數
這裡用到了線性特性、假定1、假定3
烏龍PySta：計量筆記(一) | OLS估計量推導烏龍PySta：計量筆記(二) | OLS估計量性質
2樓：黑貓扣子
從模型的角度來說，隨機干擾項主要代表了隨機誤差，也就是如果模型中包含了所有可以解釋因變數的解釋變數，那麼剩下的就是一些隨機誤差，誤差的均值為0，這樣假設有一定的合理性。
3樓：徐一苗
「制約性不是很強」的意思是該假設只是假設殘差項的非條件均值等於0。
線性回歸方程中對殘差項最強的假設是條件均值等於0，即 。在這種假設下，回歸方程刻畫的是條件期望，即 。在截圖中（2.
5）式假設的條件下，並不能得出y的條件期望。因此（2.5）是「制約性不是很強」的假設。
4樓：Karas
擾動項均值為零的條件「制約性不是很強」的意思是，這個條件通常很容易得到滿足；它通常很容易得到滿足的原因是，如果它不滿足，我們「總能夠重新定義截距使它滿足」。
對於回歸方程 ，如果 ，假設 ，那麼定義 ，定義 ，那麼原來的回歸方程等價於 ，其中新的擾動項 滿足零均值條件：。
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