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...
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 反馈 收藏 ...
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。
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 点击查看答案
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 反馈 收藏 举报 ...
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...
对线性回归模型:,其中随机误差向量满足高斯-马尔可夫条件。1)、定义最小二乘估计量.2)、如果的第一列每个元素都是1,证明最小二乘残差和为零,即。3)、令和推导和的表达式。4)、如果与单位矩阵不成比例,试推出和(GLS)方差形式。 相关知识点: 试题来源: 解析 解:1)、按照最小二乘的思想,我们定义该模型最小...
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 反馈 收藏
多元线性回归模型只要满足高斯-马尔可夫条件,回归系数的普通最小二乘估计就一定是最小方差线性无偏估计量。 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 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 参考答案: A 复制 纠错举一反三 避雷针接地导通良好,导通电阻≤()mΩ。 A. 100 B....
百度试题 题目下列哪种情况下,高斯马尔可夫定理不成立?? 对于任何解释变量,误差项的期望值都为0回归模型依赖于随机样本解释变量之间存在完全的线性相关对于任何解释变量,误差项的方差都相同 相关知识点: 试题来源: 解析 解释变量之间存在完全的线性相关 反馈 收藏 ...