Пред.
След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
6.2. Строгая мультиколлинеарностьНапомним, что под этим понимается случай Тогда обычная формула для нахождения оценки МНК неприменима, так как матрица также имеющая ранг необратима в обычном смысле слова, а регрессия становится неидентифицируемой [24]. Однако если под оценкой МНК понимать по-прежнему те значения которые обращают сумму квадратов отклонений в минимум, то в случае строгой мультиколлинеарности существует целое линейное многообразие оценок МНК:
Размерность а равна (см. задачу 3 упражнения 1.1). Как найти семейство Для этого воспользуемся понятием обобщенной обратной матрицы или -обратной матрицы. Пусть А — матрица порядка -обратной или обобщенной обратной матрицей к Матрице А назовем такую матрицу А - порядка что [58, с. 39]. Основные свойства обобщенных обратных матриц: 1. Для любого для которого система совместна, является ее решением. 2. - идемпотентная матрица. 3. Для любой матрицы существует хотя бы одна обобщенная обратная матрица, которая не обязательно единственна. 4. Пусть диагональная матрица последние диагональных элементов которой равны нулю, а первые ненулевые. Обозначим через такую диагональную матрицу что для для Тогда является обобщенной обратной матрицей к матрице А. 5. Если А — квадратная и симметричная матрица ту, то может быть построена следующим образом. Обозначим через ортогональную матрицу сводящую А к диагональной, т. е. где характеристическое число матрицы А. Тогда матрица является обобщенной обратной матрицей к матрице А. Эта матрица называется обратной матрицей Мура-Пенроуза [56, с. 40) и обозначается Как следует из свойства 1, оценка
является одним из членов семейства оценок МНК. Более подробно об оценках см. [4]. На практике мультиколлинеарность в строгом смысле не встречается. Как правило, независимые переменные являются результатом измерения и поэтому содержат ошибки. Это ведет к тому, что даже если истинные значения линейно зависимы, то теоретически матрица невырождена, хотя и плохо определена.
|
1 |
Оглавление
|