高斯—马尔可夫定理（Gauss–Markov theory）是指在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量的这一定理。前提假设 高斯-马尔可夫定理总共分为对OLS（Ordinary least square）普通线性方程有5个假设。1.Assumption MLR.1（linear in parameters）: 假设一要求所有的母集团参数（population...
高斯马尔科夫定理是指在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量，在无偏线性估计一类中，有最小方差，就是说，它们是BLUE(best linear unbiased estimator)。简介 在统计学中，高斯-马尔可夫定理(Gauss-Markov Theorem)陈述的是：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...
高斯马尔可夫过程是统计学中非常重要的一种模型,它被广泛应用于许多领高斯马尔可夫5个假定是指在高斯马尔可夫链的模型中所需要满足的五个条件。第一个假定是无序性假定,即在无序的情况下,任意两个状态之间的转移概率相等。第二个假定是马尔可夫性假定,即当前的状态只与上一个状态有关,与其他的状态无关。第三个...
横截面回归的高斯—马尔科夫(Gauss Markov)假定是()。A.假定 MLR.1 到假定 MLR.4B.假定 MLR.1 到假定 MLR.5C.假定 MLR.2 到
百度试题 结果1 题目中国大学MOOC: 横截面回归的高斯—马尔科夫(Gauss Markov)假定是( )。相关知识点: 试题来源: 解析 假定MLR.1到假定MLR.5 反馈 收藏
搜索智能精选题目横截面回归的高斯—马尔科夫(Gauss Markov)假定是()。 A. 假定 MLR.1 到假定 MLR.4 B. 假定 MLR.1 到假定 MLR.5 C. 假定 MLR.2 到假定 MLR.4 D. 假定 MLR.2 到假定 MLR.5答案B
图1. 高斯-马尔可夫定理与 OLS 估计量 2、一元回归情形下的高斯-马尔可夫定理 假定一:总体回归方程线性于参数(Linear in Parameters) 假定一是对总体回归方程(population regression model)的假设,在一元线性回归的情形下,这意味着总体的回归方程不能含有参数的交乘项(例如,α⋅β)或者高次项(例如,β2),即总体...
高斯—马尔科夫假定（Gauss-Markov Assumptions）：一组假定（假定MLR.1至MLR.5或假定TS.1至TS.5），在这之下OLS是BLUE 。高斯—马尔科夫定理（Gauss-Markov Theorem）：该定理表明，在五个高斯—马尔科夫假定下（对于横截面或时间序列模型），OLS估计量是BLUE （在解释变量样本值的条件下）。广义最小...
在高斯 - 马尔科夫假定 MLR.1 到 MLR.5 下,无论模型中的随机误差项 ui 的总体分布如何,标准化之后的 OLS 估计量都是近似( )的。A.t 分布B.卡方