Главная > Линейный регрессионный анализ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
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

3.9.2. Метод ортогональных проекций

Выражение (3.59) можно получить конструктивным образом, используя теорию, приведенную в Для того чтобы сделать это, мы сначала "удалим" с.

Пусть произвольное решение уравнения Тогда

или Таким образом, имеем модель в которой поскольку матрица X имеет полный ранг, выполняется равенство Тогда, полагая и из получаем где

есть -матрица ранга (см. упр. 5 ниже). Поэтому в силу

Отсюда вытекает, что

так как Опуская в обеих частях (3.67) составляющие и умножая оба получающихся при этом выражения на приходим к выражению (3.59) для Это значение очевидным образом дает минимум, поскольку

Преимущество указанного подхода состоит в том, что его легко приспособить к случаю, когда матрица X имеет ранг Поскольку мы в состоянии оценивать только оцениваемые функции, то предположим, что оцениваемая функция где есть строка матрицы А, т. е. что (разд. 3.8.2) и где матрица имеет размер Поскольку А — матрица размера ранга должно выполняться соотношение и так как то Рассуждая, как и в (3.66), опять приводим модель к виду где и Поэтому

где — матрица размера ранга упр. 4 ниже). И опять, используя получаем

Наконец, используя те же доводы, которые привели к (3.67), приходим к уравнению

так что любое решение имеет вид

где

Упражнения 3k

(см. скан)

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru