Lineare Regression |
04.10.2015, 21:49 | Proplaner | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
Lineare Regression Ich habe die folgende Aufgabe: Nehmen Sie an, die Daten y1,...,yn wurden durch ein lineares Regressionsmodell mit den üblichen Annahmen erzeugt "wahres Modell". Fälschlicherweise wird das Modell ohne Intercept postuliert. Bestimmen Sie mithilfe der Differentialrechnung den Schätzer , der die residuale Summe der Quadrate minimiert. Schreiben Sie den Schätzer als Funktion der xi und der wahren Parameter Beta0 und Beta1 1. (Hinweis: Leiten Sie SSR() nach ab und setzen Sie die Ableitung null.) Mir ist nicht klar was gemeint ist: "Schreiben Sie den Schätzer als Funktion der xi und der wahren Parameter Beta0 und Beta1". Meine Ideen: Meine Lösung: |
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05.10.2015, 12:36 | 1nstinct | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
RE: Lineare Regression Hallo, zunächst mal: Indizes werden mit "_" gesetzt. So wie du das schreibst ist das kaum lesbar... Setzte doch einfach
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05.10.2015, 13:08 | HAL 9000 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
RE: Lineare Regression
Die linke Hälfte ist richtig, die rechte Hälfte hingegen nicht: Für lineare Regression (mit Absolutglied) ergeben sich andere Formeln für . Darum geht es ja schließlich hier
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05.10.2015, 22:12 | Proplaner | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
RE: Lineare Regression Dann wäre die Lösung folgendermassen: |
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05.10.2015, 22:18 | 1nstinct | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
RE: Lineare Regression Ja. Bitte beachte doch in Zukunft
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05.10.2015, 22:22 | HAL 9000 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
Nein, es ist . |
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05.10.2015, 22:25 | Proplaner | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
Super, danke! Das mit den Indizes habe ich jetzt auch geschnallt. |
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05.10.2015, 22:29 | HAL 9000 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
Ich hoffe, dir ist klar, warum? Ich hab nämlich nicht verstanden, wieso bei dir in der Formel aufgetaucht waren. sind Lösungen des Minimierungsproblems . Die Ableitung nach dieser Funktion ist , und Nullsetzen dieser Ableitung ergibt . |
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