В дисциплине "Основы эконометрики" тест 6 дается по теме 7. |
Приложение 3: Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов
Для геометрического вывода условий, которым должны удовлетворять оценки коэффициентов , рассмотрим частный случай исходных данных. Предположим, что имеются только два наблюдения, которые могут быть представлены в виде векторов
. Кроме того, будем предполагать, что прямая регрессионной модели проходит через начало координат, т.е. что
. Заметим, что это предположение не является сколько-нибудь существенным, поскольку для его выполнения достаточно центрирования исходных данных. В этом случае уравнению
будут соответствовать следующие геометрические построения (рис.).
Вектор (или
) получается путем умножения вектора
на число
и, следовательно, будет коллинеарен вектору
. Вектор
будет равняться разности векторов
и
. Значение оценки вектора
следует выбрать таким образом, чтобы модуль вектора
был минимальным. Как следует из геометрических построений, минимальное расстояние от точки с координатами
до прямой
будет достигаться на перпендикуляре, опущенном из этой точки на указанную прямую. Следовательно, необходимым и достаточным условием минимизации
и 124 будет условие ортогональности
и
. Известно, что необходимым и достаточным условием ортогональности двух векторов является равенство нулю их скалярного произведения. Таким образом, получаем уравнение
, которое называется нормальным. Выполнив соответствующие преобразования, приходим в общем случае к системе нормальных уравнений
![X ^{T}Xb = X ^{T}Y](/sites/default/files/tex_cache/ce2989cfdf6fe6ad6bcd6310f2d32c64.png)
Если матрица системы невырожденная, то существует обратная матрица
и система нормальных уравнений будет иметь решение
![b = (X^{T}X)^{-1}X ^{T}Y](/sites/default/files/tex_cache/9e6fe5eb008cc31409170c25b54f6648.png)
Оценки вектора , полученные при решении системы нормальных уравнений, называются оценками, полученными по методу наименьших квадратов, или МНК-оценками. Зная значения решения
, можно вычислить расчетные (прогнозные) значения переменной
:
![Y = Xb = X(X ^{T}X)^{-1}X ^{T}Y](/sites/default/files/tex_cache/07c85bf9e513d991f24117839fe6230b.png)
Геометрически вектор является ортогональной проекцией вектора на линейное пространство, натянутое на векторы
, т.е. наилучшей аппроксимацией
линейной комбинацией векторов
.
Из геометрических соображений также следует, что векторы и
ортогональны, а следовательно, выполняется равенство
![Y ^{T}(Y - Y) = 0](/sites/default/files/tex_cache/a09c8812fa187304d8bb7aefc0b80ff9.png)
![Y ^{T}Y = Y ^{T}Y](/sites/default/files/tex_cache/a4ac24d8991d471ca88e15f2f08fced4.png)