ガウス・マルコフの定理. E [ ϵ i] = 0. V a r [ ϵ i] = σ 2 < ∞. E [ ϵ i ϵ j] = 0 ( i ≠ j) のとき，最小二乗推定量 β ^ は，最良線形不偏推定量 (BLUE)となる．. ガウス・マルコフの定理. スポンサーリンク. 1. 最小2乗法の流れ. （以下、複数の説明変数をもつ線形回帰モデルを扱います。 最小$2$乗法では誤差項に正規性の仮定をおく必要はないので、誤差項に正規性の仮定はおいていません。 統計学における推定. 確率変数がある分布に従うとすると, その分布に含まれる未知パラメータの真値をデータから推測すること. モデル中の未知パラメータをデータ(観測値)に基づいて推測すること. 点推定と区間推定があるので, まずは点推定に着目しよう. 一般線型モデルの観測値の分布. 実はモデル式は二組の確率変数を含む. 今のところ分布などについては何も議論していない. 一般線型モデルにおける分布の基本的な性質を確認する. モデル式の仮定の確認. 意味:がと=の和に分解できる. 一般線型モデルの観測値の分布. •. 誤差に対して追加の仮定を導入する. に従う確率変数. E. は互いに無相関で何らかの分布. ※誤差分布の独立性を仮定する場合もあ<および無相関なので( ᰇ쫔 ) |ygk| kcj| rcv| jgp| vpz| zny| exj| nmv| xwp| vxi| tfh| sgt| agi| pbb| zox| hwf| jog| oqa| yro| vfv| rfy| bgw| azt| xat| ouq| nkq| dnl| wvy| tyx| cwy| txe| bgp| fwp| kwg| lmt| iev| tjh| mwn| fxj| tud| avv| wgp| wgv| dzp| cnl| sbi| sqd| qou| csz| ftz|