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.
< Лекция 1 || Лекция 6
