序列相关

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最近在学习计量经济学，关于线性回归中对随机干扰项的假设有点不太明白的地方，学生在此向大家求教。先说简单的一元线性回归模型吧。

假设5：随机误差项与解释变量不相关，也就是说cov（Xi，ui）=0。

是不是可以这么认为，对于每一项具体的Xi，因为有多个样本点与之对应，即存在多个ui，这时候cov（Xi，ui）协方差怎么计算？
就比如说收入与储蓄的关系。假如甲乙丙丁4个家庭的收入都是5000元，但是他们的储蓄额分别为500,600,700,800.也就是说，当X=5000时，Ui=-150，-50,50,150.怎么说cov（Xi，ui）=0？
多元线性回归模型下的话。还是收入与储蓄的关系，假如有两个解释变量收入，家庭人口，假设还是甲乙丙丁4个家庭收入5000远，家庭人口4,储蓄额分别为500,600,700,800，ui分别为-150，-50,50,150.这是又怎么算cov（Xij，ui）？
可能我的想法根本不对，但是我就是不明白这个协方差到底怎么算？

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关键词：序列相关 多元线性回归模型 线性回归模型 多元线性回归 一元线性回归 经济学 模型 样本

随机误差项中本来就包括某些不是很重要的被模型省去的解释变量。。而随机变量与解释变量不相关，也就是为了减少序列相关所带来的模型估计和预测不准确问题。