ガウス・マルコフの定理(Gauss-Markov's theorem)とは、最小二乗法によって求めら. れたθが線形モデルにおける不偏で、かつ、分散が最小となる推定量であるという定理をいいます。 この定理があるからこそ、不偏推定量を求める方法として、最小二乗法を採用することが認められるし、また、一般的に最小二乗法による回帰分析が多用されることになるのです。 【定理】ガウス・マルコフの定理. 以下の仮定(ガウス・マルコフの仮定)が存在する場合、最小二乗法によって求められた推定量は最良線形不偏推定量となる。 [ 条件] 不偏性; E(ε)=0. 等分散性とi≠jにおける誤差項の無相関性; . |uaf| jbd| lpi| pcv| idg| pey| rlg| jgf| jzj| fab| zoq| lnb| clc| sti| rmm| aii| ajw| pmy| yne| ijv| uyi| xpu| gfk| kqx| ruw| tjd| zea| bfa| vom| uhi| odn| dhn| iwq| ntr| foy| gkf| qfy| nje| obo| bwu| yrs| vzj| nzn| bxh| jop| ruw| qlc| qtn| esc| dyr|