Czy to prawda, że przy założeniach Gaussa Markowa zwykła metoda najmniejszych kwadratów daje wydajne i obiektywne estymatory?
Więc:
dla wszystkich
dla
dla
gdzie są resztkami.
regression
self-study
least-squares
Le Max
źródło
źródło
Odpowiedzi:
Twierdzenie Gaussa-Markowa mówi nam, że w modelu regresji, w którym oczekiwana wartość naszych warunków błędu wynosi zero,mi(ϵja) = 0 a wariancja warunków błędu jest stała i skończona σ2)(ϵja) =σ2)< ∞ i ϵja i ϵjot są nieskorelowane dla wszystkich ja i jot estymator najmniejszych kwadratów b0 i b1 są bezstronne i mają minimalną wariancję wśród wszystkich obiektywnych estymatorów liniowych. Zauważ, że może istnieć tendencyjny estymator, który ma jeszcze mniejszą wariancję.
Dowód, który faktycznie pokazuje, że pod wpływem twierdzeń Gaussa-Markowa estymator liniowy jest NIEBIESKI, można znaleźć pod
http://economictheoryblog.com/2015/02/26/markov_theorem/
źródło