Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Нарушение предпосылок КЛММР

Множественная регрессия и корреляция.

Основные предпосылки (гипотезы) КЛММР:

1. Х – детерминированная матрица, - случайные величины.

2. Математическое ожидание возмущения равно нулю:

(i = 1,2,…,n);

3. Дисперсия возмущения постоянна для любых значений i (условие гомоскедастичности):

(i = 1,2,…,n);

4. Возмущения для разных наблюдений являются некоррелированными:

при ,

где - ковариация.

 

Условия 3. и 4. можно объединить в одно, определяющее вид ковариационной матрицы возмущений:

 

где - векторное произведение векторов; Т – знак транспонирования матрицы; - единичная матрица n – го порядка.

5. Возмущения являются нормально распределёнными случайными величинами с нулевым средним значением и дисперсией :

.

6. Векторы объясняющих переменных (столбцы матрицы Х) линейно независимы (не один из них не может быть представлен в виде линейной комбинации других), другими словами, ранг матрицы Х равен числу её столбцов:

.

Нарушение предпосылок:

1) относительно случайной составляющей ;

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Нелинейные модели парной регрессии и корреляции | Отсутствие автокорреляции остаточных величин обеспечивает состоятельность и эффективность оценок коэффициентов регрессии
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 918; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.012 сек.