Рівність оцінок МНК та Ейткена параметра лінійної моделі регресії, коли коваріаційна матриця відхилень є симетричною матрицею Тепліца загального вигляду
In this paper, we study a regression model whose function has the form  f(x)=ax+b, where a and  b - unknown parameters, and the covariance matrix of deviations is a symmetric Toeplitz matrix of the general form. Approximate values (obs...
Збережено в:
| Дата: | 2023 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я. С. Підстригача НАН України
2023
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://www.fmmit.lviv.ua/index.php/fmmit/article/view/314 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Physico-mathematical modeling and informational technologies |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
Physico-mathematical modeling and informational technologies| Резюме: | In this paper, we study a regression model whose function has the form  f(x)=ax+b, where a and  b - unknown parameters, and the covariance matrix of deviations is a symmetric Toeplitz matrix of the general form. Approximate values (observations) of the function f(x) are recorded at equidistant points of the segment [0;1]. The paper presents a theorem that gives a necessary and sufficient condition for the elements of the covariance matrix of deviations of the specified form for the coincidence of the MNK estimation and the Aitken estimation of the parameter a of such model. |
|---|