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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，σ^2）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。