Опубликован: 24.01.2012 | Доступ: свободный | Студентов: 1669 / 179 | Оценка: 4.21 / 4.00 | Длительность: 02:27:00
Специальности: Экономист
Лекция 6:

Статистические свойства МНК оценок параметров линейной регрессии

< Лекция 1 || Лекция 6
Аннотация: 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.

Смотреть на youtube || на ИНТУИТ в качестве: низком | среднем | высоком

< Лекция 1 || Лекция 6
Анна Харьковская
Анна Харьковская
Россия, Ростов
Dunduk Dunduk
Dunduk Dunduk
Россия