Представляя гипотетическую модель
в том же виде, какой имеет исходная модель
видим, что для вычисления RSS и
можно использовать один и тот же пакет программ, конечно, при условии, что отыскать матрицу
в точном виде довольно просто. В том случае, когда матрицу
отыскать трудно, числитель Лстатистики для проверки Я можно найти непосредственно, используя метод § 11.10.
Указанную теорию очень легко применить к гипотезе
В этом случае матрица
образована попросту первыми
столбцами матрицы
(См. также разд. 3.7.1, в котором эта задача решается в обратном порядке: сначала подбирается
а затем
дополняется до
Другие ее применения указаны в гл. 9 и в следующем примере.
Пример 4.5 (Graybill (1961, с. 136)). Предположим, что у нас имеется
наблюдений величин
приводящих к модели
или
где
Пусть теперь мы получили еще
дополнительных наблюдений, которые представляются моделью
или
где
Найдите
-статистику для проверки гипотезы
о том, что дополнительные наблюдения описываются первой моделью.
Решение. Предполагая, что столбцы матрицы
линейно независимы, мы приходим к модели
или
где
-матрица размера
ранга
Поскольку гипотеза
означает, что
или, что равносильно,
то применима общая теория регрессии. Каноническая форма модели при гипотезе
имеет вид
где
есть
-матрица ранга
(она содержит
линейно независимых строк матрицы
Соответствующая