Which one of the following is NOT an assumption of the classical linear regression model?

Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Classical Linear Regression Model - CLRM) dựa trên một số giả định quan trọng để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của các ước lượng. Các giả định chính bao gồm: 1. **Tính tuyến tính:** Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là tuyến tính. 2. **Tính ngoại sinh nghiêm ngặt:** Các biến độc lập không tương quan với các sai số (disturbance terms). Điều này có nghĩa là E(ε|X) = 0, trong đó ε là sai số và X là ma trận các biến độc lập. 3. **Sai số có kỳ vọng bằng không:** E(ε) = 0. 4. **Phương sai sai số không đổi (Homoscedasticity):** Var(ε) = σ², nghĩa là phương sai của sai số là hằng số. 5. **Không có tự tương quan (No Autocorrelation):** Cov(εi, εj) = 0 với mọi i ≠ j, nghĩa là các sai số không tương quan với nhau. 6. **Không có đa cộng tuyến hoàn hảo (No Perfect Multicollinearity):** Các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo. 7. **Sai số phân phối chuẩn:** ε ~ N(0, σ²), mặc dù đây không phải là một giả định thiết yếu cho định lý Gauss-Markov, nhưng nó cần thiết cho việc suy luận thống kê chính xác (ví dụ: kiểm định giả thuyết). Xem xét các lựa chọn: * **Phương án 1:** "Các biến giải thích không tương quan với các số hạng sai số" - Đây là một giả định của CLRM (tính ngoại sinh nghiêm ngặt). * **Phương án 2:** "Các số hạng nhiễu có giá trị trung bình bằng không" - Đây là một giả định của CLRM. * **Phương án 3:** "Biến phụ thuộc không tương quan với các số hạng nhiễu" - Đây **KHÔNG** phải là một giả định của CLRM. Biến phụ thuộc được cho là tương quan với các số hạng sai số vì nó bị ảnh hưởng bởi các số hạng sai số. Các biến độc lập phải không tương quan với các số hạng sai số. * **Phương án 4:** "Các số hạng nhiễu độc lập với nhau" - Đây là một giả định của CLRM (không có tự tương quan). Vì vậy, phương án **KHÔNG** phải là một giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là phương án 3.