Слайд 2После построения модели регрессии необходимо проверить выполнение предпосылок МНК, т.к. нарушение этих
условий снижает качество модели.
Слайд 3Предпосылки МНК
Коэффициенты регрессии, найденные исходя из системы нормальных уравнений, представляют собой
выборочные оценки характеристики силы связи.
Для практических целей важно, чтобы они были несмещенными, эффективными и состоятельными.
Слайд 4 МНК строит оценки регрессии на основе минимизации суммы квадратов остатков. Поэтому
очень важно исследовать поведение остаточных величин регрессии εi.
Исследование остатков предполагает проверку наличия пяти предпосылок, которые называются условиями Гаусса-Маркова.
Слайд 5Теорема Гаусса-Маркова:
Оценки параметров линейной регрессии, полученные МНК, будут несмещенными и эффективными в
классе линейных несмещенных оценок при выполнении ряда условий
(условий Гаусса-Маркова или предпосылок МНК).