Skip to main content
AK аватар


Лекция 6: Статистические свойства МНК оценок параметров линейной регрессии
 
Доказывается несмещенность и выводится вид ковариационной матрицы МНК оценок параметров линейной регрессии. На примере парной регрессии демонстрируется зависимость точности МНК оценок параметров линейной регрессии от выборочной дисперсии объясняющей переменной. Приводится формулировка теоремы Гаусса -- Маркова для условных ковариационных матриц. Доказывается справедливость утверждения теоремы для безусловных ковариационных матриц. Выводится вид несмещенной оценки дисперсии случайной составляющей в модели линейной регрессии и оценки ковариационной матрицы МНК оценок параметров линейной регрессии. Приводится утверждение о том, что при выполнении нормальной гипотезы эти оценки не зависят от МНК оценок параметров линейной регрессии.
Ваша оценка: Нет Средняя: 10 (1 голос)
 


  Понравился сайт? =)
Нашли что-нибудь интересное? =)
  Поддержите! =)

Visa: 4276011800810679, Alexandr Kobzov 

  => QIWI: 9149490547  (инструкция) <=

WMR: R915341154920 WMZ: Z385068809487
WME: E228864904353  WMU: U287113986576
Яндекс.Деньги: 41001823734256

Мы - Вас - не забудем, Веришь.Нет? =)
P.S. И сделаем еще что-нибудь, полезное и нужное... Правда-правда =)))