ガウス=マルコフの定理

ガウス=マルコフの定理(ガウス=マルコフのていり)とは、あるパラメタを観測値の線形結合で推定するとき残差を最小にするように最小二乗法で求めた推定量が、最良線形不偏推定量になることを保証する定理である。 カール・フリードリヒ・ガウスとアンドレイ・マルコフによって示された。

Source: Wikipedia — ガウス=マルコフの定理 (CC BY-SA 4.0)

ガウス=マルコフの定理

ガウス=マルコフの定理(ガウス=マルコフのていり)とは、あるパラメタを観測値の線形結合で推定するとき残差を最小にするように最小二乗法で求めた推定量が、最良線形不偏推定量になることを保証する定理である。 カール・フリードリヒ・ガウスとアンドレイ・マルコフによって示された。

出典: Wikipedia「ガウス=マルコフの定理」 · CC BY-SA 4.0

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