Giả thuyết Gauss-Markov bao gồm bốn giả thuyết về lỗi (hay phần dư) (tiếng Anh: errors) để đảm bảo một phương pháp ước lượng (estimator) cho ra các tham số không bị biased:
Giả thuyết 1: các errors (Ui) là đại lượng ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng 0
E(Ui|Xi)= 0 i:= 1,n, Xi: là biến giải thích
Giả thuyết 2: Các errors (Ui) ở các thời điểm khác nhau là không tương quan với nhau.
Cov(Ui,Uj|Xi,Xj)= 0,i≠j
Giả thuyết 3: Các error(Ui) có phương sai (variance) bất biến.
Var(Ui|Xi)= σ2
Giả thuyết 4: Error(Ui) và các biến giải thích (Xi) không tương quan với nhau.
Cov(Ui,Xi)= 0
Nếu các yêu cầu này được thỏa mãn, ta gọi phương pháp ước lượng là BLUE.
Khi một trong 4 giả thuyết kia bị vi phạm, ta phải sử dụng các phương pháp khác nhau để khắc phục, làm sao có thể ra được một estimator không bị biased.
Tự hồi quy
Khi giả thuyết 2 bị xâm phạm, nghĩa là các error tự hồi quy (thỏa mãn một hàm ARMA nào đó) thì không thể sử dụng t test để kiểm định xem các tham số được ước lượng có khác 0 thực sự không.
Để xác định vấn đề tự hồi quy, có thể sử dụng Kiểm định Durbin-Watson.
Phương sai của lỗi khả biến
Lỗi và biến giải thích tương quan với nhau
Thể loại:Giả thuyết thống kê
👁️
0 | 🔗 | 💖 | ✨ | 🌍 | ⌚
**Giả thuyết Gauss-Markov** bao gồm bốn giả thuyết về lỗi (hay phần dư) (tiếng Anh: errors) để đảm bảo một phương pháp ước lượng (estimator) cho ra các tham số không bị biased: Giả thuyết
Phân tích **hồi quy tuyến tính** là một phương pháp phân tích quan hệ giữa biến phụ thuộc Y với một hay nhiều biến độc lập X. Mô hình hóa sử dụng hàm tuyến tính
Bài này nói về từ điển các chủ đề trong toán học. ## 0-9 * -0 * 0 * 6174 ## A * AES * ARCH * ARMA * Ada Lovelace * Adrien-Marie Legendre *
**Johann Carl Friedrich Gauß** (; ; ; 30 tháng 4 năm 1777 – 23 tháng 2 năm 1855) là một nhà toán học và nhà khoa học người Đức tài năng, người đã có nhiều
**Phân tích hồi quy** là một phân tích thống kê để xác định xem các biến độc lập (biến thuyết minh) quy định các biến phụ thuộc (biến được thuyết minh) như thế nào. ##
**Mạng Bayes** (tiếng Anh: _Bayesian network_ hoặc _Bayesian belief network_ hoặc _belief network_) là một mô hình xác suất dạng đồ thị. Mạng Bayes là cách biểu diễn đồ thị của sự phụ thuộc thống
**Đại hội quốc tế các nhà toán học** (the **International Congress of Mathematicians -** **ICM**), hay **Đại hội Toán học Quốc tế**, hay **Đại hội Toán học Thế giới**, là hội nghị lớn nhất
phải|Mỗi phần tử của một ma trận thường được ký hiệu bằng một biến với hai chỉ số ở dưới. Ví dụ, a2,1 biểu diễn phần tử ở hàng thứ hai và cột thứ nhất
Bài viết này là **danh sách các thuật toán** cùng một mô tả ngắn cho mỗi thuật toán. ## Thuật toán tổ hợp ### Thuật toán tổ hợp tổng quát * Thuật toán Brent: tìm
**Học máy** hay **máy học** (_machine learning_) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống "học" tự