Слайд 2Пример: данные по результатам тестов в Калифорнии (продолжение)
![Пример: данные по результатам тестов в Калифорнии (продолжение)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1139841/slide-1.jpg)
Слайд 3Пример: данные по результатам тестов в Калифорнии (продолжение)
![Пример: данные по результатам тестов в Калифорнии (продолжение)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1139841/slide-2.jpg)
Слайд 6Пример: гипотетические данные по результатам тестов в Калифорнии
![Пример: гипотетические данные по результатам тестов в Калифорнии](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1139841/slide-5.jpg)
Слайд 7Оценка коэффициентов в модели парной линейной регрессии
![Оценка коэффициентов в модели парной линейной регрессии](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1139841/slide-6.jpg)
Слайд 8Что такое оценка?
Оценка (an estimator) – функция от результатов наблюдения (выборки), выбранных
![Что такое оценка? Оценка (an estimator) – функция от результатов наблюдения (выборки),](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1139841/slide-7.jpg)
случайным образом из генеральной совокупности.
Оценка (an estimate) – численное значение оценки, полученной по данным из конкретной случайной выборки.
Слайд 9Какие бывают оценки: примеры
![Какие бывают оценки: примеры](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1139841/slide-8.jpg)
Слайд 12МНК оценка коэффициентов парной линейной регрессии
![МНК оценка коэффициентов парной линейной регрессии](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1139841/slide-11.jpg)
Слайд 13МНК оценка коэффициентов парной линейной регрессии
![МНК оценка коэффициентов парной линейной регрессии](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1139841/slide-12.jpg)
Слайд 16
Это утверждение о способе формирования выборки – простым случайным образом из одной
![Это утверждение о способе формирования выборки – простым случайным образом из одной генеральной совокупности](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1139841/slide-15.jpg)
генеральной совокупности
Слайд 17Предположение №3: большие выбросы маловероятны
![Предположение №3: большие выбросы маловероятны](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1139841/slide-16.jpg)
Слайд 18Зачем нужны эти предположения?
Математическая роль: при их выполнении МНК оценка имеет некоторые
![Зачем нужны эти предположения? Математическая роль: при их выполнении МНК оценка имеет](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1139841/slide-17.jpg)
хорошие свойства
Позволяют понять проблемы, возникающие при оценке МНК регрессии, если они нарушаются