Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Среднее значение и дисперсия оценок МНК в матричной форме линейной регрессии

Автор: Boer Commander

Загружено: 2020-11-07

Просмотров: 10977

Описание:

Это видео следует за предыдущим, в котором рассматриваются предположения модели линейной регрессии в матричной формулировке для вывода и демонстрации свойств оценок МНК, E[B] и Var[B].

В этом видео я вывожу и показываю, что при предположениях модели линейной регрессии оценки МНК несмещены (E[B] = B), а дисперсия B (Var(B) = сигма в квадрате * (X'X)^-1).

#Эконометрика
#Регрессия
#МНК

0:00 Введение
0:16 Вывод и демонстрация того, что E[β^] = β
3:05 Вывод Var[β^]

Среднее значение и дисперсия оценок МНК в матричной форме линейной регрессии

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Matrix Form Multiple Linear Regression MLR

Matrix Form Multiple Linear Regression MLR

Introduction to Econometrics

Introduction to Econometrics

Simple Linear Regression

Simple Linear Regression

Simple Linear Regression Derivation of OLS Estimators

Simple Linear Regression Derivation of OLS Estimators

Statistics 101: The Covariance Matrix

Statistics 101: The Covariance Matrix

Список запретов в России на 2026 год – Как это коснется каждого?

Список запретов в России на 2026 год – Как это коснется каждого?

Оценка методом наименьших квадратов — вывод в матричной форме — часть 1

Оценка методом наименьших квадратов — вывод в матричной форме — часть 1

Куда исчезает ёмкость MLCC? Эффект DC-Bias и старение керамики X7R

Куда исчезает ёмкость MLCC? Эффект DC-Bias и старение керамики X7R

Least Squares Variance of Residuals Using Matrices and the Hat Matrix, H

Least Squares Variance of Residuals Using Matrices and the Hat Matrix, H

Дисперсия оценок наименьших квадратов — матричная форма

Дисперсия оценок наименьших квадратов — матричная форма

Векторные и матричные производные

Векторные и матричные производные

Матричный подход к множественной линейной регрессии

Матричный подход к множественной линейной регрессии

Deriving the mean and variance of the least squares slope estimator in simple linear regression

Deriving the mean and variance of the least squares slope estimator in simple linear regression

Свойства оценок МНК: СИНИЙ: Теорема Гаусса-Маркова

Свойства оценок МНК: СИНИЙ: Теорема Гаусса-Маркова

Proof ols estimator is unbiased

Proof ols estimator is unbiased

Least Square Estimators - Variance of Estimators Using Matrices

Least Square Estimators - Variance of Estimators Using Matrices

What's the difference between an outlier and a leverage point in regression?

What's the difference between an outlier and a leverage point in regression?

Что такое дискриминант? это расстояние?

Что такое дискриминант? это расстояние?

Ковариационная матрица: основы науки о данных

Ковариационная матрица: основы науки о данных

ANOVA Matrix Form Multiple Linear Regression

ANOVA Matrix Form Multiple Linear Regression

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]