Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии и его следствия.

Прогнозирование по регрессионной модели и его точность. Доверительные и интервалы прогноза | Определение | Спецификация регрессионной модели. Методы отбора факторных переменных. | Полиномиальная регрессия | Лаговые переменные и зависимости между разновременными значениями переменных. | Автокорреляционная функция. |


Читайте также:
  1. lt;variant>разделении задачи на составляющие, в рамках которых осуществляется поиск наиболее рациональных идей
  2. V. Синдромы и охота на ошибки
  3. А дорога и линейной перспективе; 6 ■ дорога is естественно воспринимаемой перспективе.
  4. АППРОКСИМАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ КОМБИНАЦИЕЙ ФУНКЦИЙ
  5. АППРОКСИМАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ ФУНКЦИЕЙ
  6. В его рамках возможно классифицировать основные психиче-ские расстройства.
  7. В классической теории рассматривают молекулы с жесткой связью между атомами; для них i совпадает с числом степеней свободы молекулы.

Предложение об ошибках в классической модели формируются наиболее жестким и не всегда реалистичным путем.

Предполагается, что ошибка (ei (e = 1 … N)) образует так называемый слабый белый шум – последовательность центрированных (Eei=0) и не коррелированных случайных величин с одинаковыми дисперсиями E(ei в квадрате)=σ2

Свойство центрированности практически не является ограничением, так как при наличии постоянного регрессора среднее значение ошибки можно было бы включить в соответствующий коэффициент (b1-e=b1+Ee+(e-Ee))

В ряде случаев сделанные предложения об ошибках будут дополняться свойствами нормальности – случайный вектор e имеет нормальное распределение. Эту модель мы будем называть классической моделью с нормально распределительными ошибками.

Многомерное нормальное распределение задается своим вектором и матрицей ковариации – здесь она имеет вид σ1в квадрате, где 1 – единичная матрица. Если компоненты вектора корелированы, следовательно, автоматически независимы, следовательно, ошибки в модели образуют последовательность независимых одинаково нормально распределенных случайных величин N (0;σ2).

Если каждая из величин ei нормально распределена, то вектор e, из них составленный, ну обязан быть нормально распределенным.


Дата добавления: 2015-07-16; просмотров: 161 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии и его следствия| Доверительные интервалы оценок параметров и проверка гипотез об их значимости.

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.007 сек.)