суббота, 2 февраля 2013 г.

отсутствие автокорреляции случайных ошибок влечет соотношене

Данное условие означает, что случайное отклонение в среднем не оказывает влияния на зависимую переменную. В определенном наблюдении случайный член может быть положительным или отрицательным, но он не должен иметь систематического смещения. Выполнимость M(еi) = 0 влечет выполнимость:

Математическое ожидание случайного отклонения еi равно нулю: M(еi) = 0 для всех наблюдений.

Предпосылки МНК (условия Гаусса-Маркова)

Известно, что для получения по МНК наилучших результатов требуется, чтобы выполнялся ряд предпосылок относительно случайного отклонения.

Значения yi зависят от значений xi и случайных отклонений εi. Значит, переменная Y является СВ, напрямую связанной с εi . До тех пор, пока не будет определенности в вероятностном поведении εi, мы не можем быть уверенными в качестве оценок.

Регрессионный анализ позволяет определить оценки коэффициентов регрессии. Но сами оценки не позволяют сделать вывод, о том, насколько точно эмпирическое уравнение регрессии соответствует уравнению для всей совокупности, насколько близки оценки параметров b0 и b1 - коэффициентов к своим теоретическим значениям β0 и β1, как близко оцененное значение yi к условному математическому ожиданию M (Y(X = xi,), насколько надежны найденные оценки. Для ответа на эти вопросы нужны дополнительные исследования.

Предпосылки метода наименьших квадратов

Предпосылки метода наименьших квадратов, Предпосылки МНК

Комментариев нет:

Отправить комментарий