48884

48884



Można wykazać, że:

lim Pi\g-6\<e)= 1

Metoda Najmniejszych Kwadratów jest estymatorem

-    nieobciążonym,

-    zgodnym,

-    najbardziej efektywnym w klasie estymatorów nieobciążonych.

BLUE -Best Linear Unbiased Estimator Założenia MNK

Założenia numeryczne - warunki stosowalności:

1)    T > (k+1), czyli liczba obserwacji musi być większa niż liczba    szacowanych

parametrów.

2)    r(X)=(k+l), czyli rząd macierzy X musi być równy liczbie    szacowanych

parametrów.

Drugi warunek oznacza brak współlinowości zmiennych objaśniających, tzn. że zmienne objaśniające są liniowo niezależne, •(czyli nie tworzą ze sobą takiej kombinacji liniowej, która w wyniku daje wektor zerowy).

Przykład współlinowości zmiennych:

Xl-liczba pracowników w przedsiębiorstwie,

X2-liczba pracowników na stanowiskach kierowniczych, X3-liczba pracowników na stanowiskach

XI

-X2+X3

czyli Xl-X2-X3-0

1

30

4

26'

1

56

8

48

Rząd macierzy X-3 < k+1-4

1

47

6

41

1

20

3

17

Nie da się zastosować MNK!

.1

60

10

50.



Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
img149 Można wykazać, że podobna zależność zachodzi dla sum kwadratów odchyleń: (8.28) Na rysunku 8.
img149 Można wykazać, że podobna zależność zachodzi dla sum kwadratów odchyleń: (8.28) Na rysunku 8.
82810 MF dodatekA03 248 Podstawy matematyczne Aneks A A(1.12) Można wykazać, że leżeli lim an
Biotechnologia 2sem biofizyka ksero METODA NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW Na podstawie współczynnika korel
428 2 428 10. Optymalizacja ma rząd równy 2. Można wykazać, że Hm=G~l, jeśli ę jest funkcją kwadrato
Można wykazać, że każdy algorytm wyszukujący metodą porównań w tablicy posortowanej
nachylenie krzywej kalibracyjnej i można ją obliczyć metodą najmniejszych kwadratów, albo określić
DSCF6548 6. METODA NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW Wiele zależności fizycznych można wyrazić w postaci linio
skanuj0138 (11) Rys. 2.13. C„ i dCn/dn jako funkcja n dla foremnych schematów koordynacyjnych. Można
img003 Zad 4*. Korzystając z definicji Cauchy’ego oraz Heinego granicy funkcji wykazać, że: a) lim(x
o 118% (regresja przekrojowa metoda najmniejszych kwadratów) lub o 309% (regresja przekrojowa, metod

więcej podobnych podstron