Cevap:
Gauss-Markof varsayımları geçerliyse, OLS herhangi bir doğrusal tahmin edicinin en düşük standart hatasını sağlar, böylece en iyi doğrusal yansız tahmin edici
Açıklama:
Bu varsayımlar göz önüne alındığında
-
Parametre yardımcı etkileri doğrusaldır, bu sadece demek ki
# beta_0 ve beta_1 # doğrusal# X # değişkenin doğrusal olması gerekmez# X ^ 2 # -
Veriler rastgele bir örnekten alınmıştır.
-
Mükemmel bir çoklu-toplulukluluk yoktur, bu nedenle iki değişken mükemmel bir şekilde ilişkilendirilmez.
-
#AB# /#x_j) 0 # = ortalama şartlı varsayım sıfırdır, yani# X_j # değişkenler, gözlemlenmeyen değişkenlerin ortalaması hakkında bilgi vermez. -
Varyanslar verilen herhangi bir seviye için eşittir.
# X # diğer bir deyişle#var (u) = sigma ^ 2 #
Öyleyse OLS, doğrusal tahmin edicilerin popülasyonundaki en iyi lineer tahmin edicidir veya (En İyi Linear Tarafsız Tahmin Edici) BLUE'dur.
Bu ek varsayımınız varsa:
- Varyans normalde dağıtılır
Ardından, OLS tahmincisi, doğrusal mı yoksa doğrusal olmayan bir tahminci mi olursa olsun en iyi tahmin edici olur.
Bunun esasen anlamı, eğer varsayımlar 1-5 tutulursa, OLS herhangi bir doğrusal tahmin edicinin en düşük standart hatasını sağlar ve eğer 1-6 tutulursa herhangi bir tahmin edicinin en düşük standart hatasını sağlar.
İki açı doğrusal bir çift oluşturur. Küçük açının ölçüsü, daha büyük açının ölçüsünün yarısıdır. Daha büyük açının derece ölçüsü nedir?
120 ^ @ Doğrusal bir çiftteki açılar toplam 180 derece ölçüsüne sahip düz bir çizgi oluşturur. Çiftteki daha küçük açı daha büyük açının ölçüsünün yarısıysa, onları şu şekilde ilişkilendirebiliriz: Daha küçük açı = x ^ @ Büyük açı = 2x ^ @ Açıların toplamı 180 ^ @ olduğundan, şunu söyleyebiliriz: bu x + 2x = 180'dir. Bu 3x = 180 olmasını basitleştirir, yani x = 60 olur. Böylece, daha büyük açı (2xx60) ^ @ veya 120 ^ @ 'dir.
Doğrusal regresyonda "en küçük kareler" terimi ile ne kastedilmektedir?
Bütün bunlar, gerçek y değeri ile öngörülen y değeri arasındaki farkın toplamı arasındaki minimum değerdir. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Sadece tüm sonuçların toplamı arasındaki minimum anlamına gelir min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 tüm bu farkın toplam arasındaki minimumdur gerçek y değeri ile öngörülen y değeri arasında. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Bu şekilde tahmin edilen ve hata arasındaki hatayı en aza indirerek regresyon çizgisine en iyi şekilde uyursunuz.
Bir üçgen hem ikizkenar hem de akuttur. Üçgenin bir açısı 36 dereceyi ölçüyorsa, üçgenin en büyük açısının ölçüsü nedir? Üçgenin en küçük açısının ölçüsü nedir?
Bu sorunun cevabı kolaydır ancak bazı matematiksel genel bilgiler ve sağduyu gerektirir. İkizkenar üçgen: - Sadece iki tarafı eşit olan bir üçgene ikizkenar üçgen denir. Bir ikizkenar üçgen aynı zamanda iki eşit meleğe sahiptir. Akut Üçgen: - Tüm melekleri 0 ^ @ 'den büyük ve 90 ^ @' dan küçük olan bir üçgene, yani tüm meleklere akut olan bir akut üçgen denir. Verilen üçgen 36 ^ @ açısına sahiptir ve hem ikizken hem de akuttur. bu üçgenin iki eşit meleğe sahip olduğunu ima eder. Şimdi me