当经典线性回归模型中的随机误差项不服从正态分布时，有哪些后果？

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线性回归模型的经典假设（高斯假设）有五条，概括起来可以简单的说成是：

x为非随机变量，u为独立的随机变量，且u服从正态分布！

当经典线性回归模型中的随机误差项不服从正态分布时，有哪些后果？做什么样的检验来进行判断？

如果有例子加以说明，本人将会不胜感激！！!

同时希望高手能尽早帮我解答，因为明天就要用了:(

malei211@163.com

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关键词：线性回归模型 随机误差 正态分布 线性回归 回归模型 经典 模型 线性回归 正态分布 随机误差

今天我查了一些书，好像正态检验是用Jarque--Bera检验，但是我感觉还不是很清楚，所以真诚的希望高人帮忙！！！

再次不胜感激！！

Tnanks so much

这个问题,一般计量经济学教材都都详细的论述,应该能找到的,关于正态性检验的JB统计量是基于峰度和偏度两个统计量进行检验的,该统计量服从自由度为2的卡方分布,还有其他的统计量检验.

楼上说的是，关于正态检验有国家标准的，即国标（GB），可以查表，看峰度和偏度。关于理论，可以参见陈家鼎，李东风，孙泽山的概率论与数理统计。因为有大数定理在，残差一般服从正态分布，除非你做的是Logit，probit，等类型的回归才有必要考虑残差的正态性。

just do me a fover........

thank you so much

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