【摘要】回归模型设定是一个难度大的重要问题,它一般涉及回归模型(回归方程)形式、(随机)误差项设定两个方面,还与剩余平方和、样本(变量)数据有关。在误差项服从N(0,σ2)的情形下,回归方程就是回归模型的数学期望。如果模型设定有误,就产生伪回归问题。本文基于最小二乘原理,研究样本数据、剩余平方和、随机误差项三种特殊情形下的模型设定,提出新的设定思想与方法,从而消除伪回归。