Le modèle de régression linéaire multiple - univ-rennes
Sous l'hypothèse de normalité des aléas, les estimateurs des MCO sont des estimateurs du maximum de vraisemblance. La méthode du maximum de vraisemblance conduit à choisir les estimateurs de B …
Les estimateurs des MCO ont la plus petite variance parmi les estimateurs linéaires sans biais. On dit que ce sont des estimateurs BLUE (Best Linear Unbiased Estimator).
Dans la suite du cours nous verrons que l estimateur de la variance des erreurs est S2 = SCR=(n k) et que l on peut ainsi en déduire un R2 beaucoup plus intéressant (voir CORRIGE MCO.PDF)
Chapitre 2 - Méthode et Hypothèses des MCO en Régression Simple
Elle n’est pas nécessaire pour le calcul de l’estimateur sans biais, mais elle est toutes fois nécessaire lorsqu’on s’intéresse à la dispersion des estimateurs autour de leur valeur dans la population.
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On appelle « estimateur » des mco de la perturbation u, ou prévision des mco de la perturbation u, le vecteur u^ des résidus défini par : (4) u^ = y - y^ = y - X b^ = M y = M u, avec M = IN - X (X' X)-1 X'.
En étudiant la matrice hessienne, on voit que cette fonction objectif est convexe sur Rk, ce qui implique que ˆβ est un minimum global. L’estimateur. n’admet pas d’expression explicite, mais il a aussi de …
Méthode des moindres carrés ordinaire — Wikipédia
La méthode des moindres carrés consiste à minimiser la somme des carrés des écarts, écarts pondérés dans le cas multidimensionnel, entre chaque point du nuage de régression et son projeté, …
sont donc “BLUE” : best linear unbiaised estimators. Sous hypothèse de normalité, les estimateurs du M.V., qui coïncident avec ceux des moindres carrés, sont unifor-mément meilleurs ; ils sont efficaces …
Économétrie (Régression multiple).4/ L'estimateur MCO est BLUE
Économétrie (Régression multiple).4/ L'estimateur MCO est BLUE Olivier M 17.6K subscribers Subscribe
MCO: Analyse des estimateurs sous hypothèse de normalité ... - Studocu
Le chapitre précédent a défini l’estimateur des MCO, son espérance et sa variance, sous des hypothèses appropriées : l’estimateur des MCO est sans biais et sa variance tend vers zéro lorsque …
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