Ковариационная квадратичной формы
Рассмотрим схему Гаусса-Маркова (у, Xf3, <т2/), где r(X) = k. В 3 мы получили наилучшую аффинную несмещенную оценку для /3, /3 = (Х Х) 1Х у (оценка Гаусса-Маркова), минимизируя квадратичную форму (след ковариационной матрицы оценки) при линейном ограничении (несмещенность). В 4 мы показали, что оценка Гаусса— Маркова может быть также получена минимизацией (у — Х(3) (у — Х/3) по всем /3 из R. Тот факт, что метод наименьших квадратов (который является методом аппроксимации, а не оценивания) приводит к наилучшим аффинным оценкам, является довольно неожиданным и, конечно, не тривиальным. [c.355]
Квадратичная форма 82, 108 Классификационное правило 33 Классификация 334 Ковариационная матрица 113, Ковариационный анализ 191 Койка схема распределенных л 297, 299 Корректировка сезонных колеб [c.439]
Матричное дифференциальное исчисление с приложениями к статистике и эконометрике (2002) -- [
c.0
]
