高斯-马尔可夫定理不仅具有理论上的重要性，而且在实践中也被广泛应用。线性回归模型是统计学和机器学习领域常用的建模方法之一，而最小二乘法则是其中最常用的参数估计方法。高斯-马尔可夫定理为我们提供了一种可靠且有效的工具，使得我们能够基于样本数据建立线性回归模型，并通过最小二乘法得到参数估计值。在实际应用中...
解析 多元线性回归模型的基本假设:随机误差项均值为零,方差为常数,相互无关,解释变量为非随机变量,解释变量之间不存在严格的线性关系,观测值数目大于待估参数的个数。 高斯 - 马尔可夫定理:若满足上述基本假设,则普通最小二乘估计量是最优的线性无偏估计量。
结果1 题目高斯马尔可夫(Gauss-Markov)定理的内容是:在基本假设下,线性回归模型的最小二乘估计是()选项 A. 最佳线性无偏估计选项 B. 在无偏估计中方差最大选项 C. A和B都对选项 D. A和B都不对 相关知识点: 试题来源: 解析 A.最佳线性无偏估计 ...
高斯-马尔可夫定理(Gauss-Markov Theorem)是指在线性回归模型中,如果误差满足零均值、同方差且互不相关,则回归系数的最佳线性无偏估计(BLUE, Best Linear unbiased estimator)就是普通最小二乘法估计。 A. 正确 B. 错误 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 >...
高斯马尔可夫(Gauss-Markov)定理的内容是:在基本假设下,线性回归模型的最小二乘估计是( )A. 最佳线性无偏估计 B. 在无偏估计中方差最大 C. A和B都对 D. A和B都不对 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 复制链接 新浪微博 分享QQ 微信扫一扫 微信内点击右...
简述一元线性回归模型经典假定和高斯——马尔可夫定理。 温馨提示:审好题,想清楚,理明晰,再下笔!正确答案 点击免费查看答案 试题上传试题纠错猜您对下面的试题感兴趣:点击查看更多与本题相关的试题不变弹性模型是( )A.一元非线性回归模型B.多元非线性回归模型C.一元线性回归模型D.多元线性回归模型 免费查看参考...
百度试题 题目在多元回归模型中,高斯马尔可夫假定包括 A.参数线性B.随机抽样C.不存在完全共线性D.同方差E.零条件均值相关知识点: 试题来源: 解析 ABCDE
以下哪一个不属于高斯马尔可夫定理的假设( )A.给定解释变量,随机扰动项的条件期望为0B.给定解释变量,随机扰动项的条件方差为常数C.一元回归模型的参数是线性的D.随机扰
以下哪一个不属于高斯马尔可夫定理的假设( ) A. 给定解释变量,随机扰动项的条件期望为0 B. 给定解释变量,随机扰动项的条件方差为常数 C. 一元回归模型的参数是线性的 D. 随机扰动项必须服从标准正态分布 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 判断题九种可能的应力图示中,平面应力状态有三种。 点击查看答案 单项...
简述经典的多元线性回归模型的基本假设,以及高斯 - 马尔可夫定理。 简述经典的多元线性回归模型的基本假设,以及高斯 - 马尔可夫定理。 多元线性回归模型的基本假设:随机误差项均值为零,方差为常数,相互无关,解释变量为非随机变量,解释变量之间不存在严格的线性关系,观测值数