Главная страница Случайная страница
КАТЕГОРИИ:
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
VПрипущення 3. Відсутність автокореляції залишків.
|
|
Це означає, що значення 
вектора стохастичної складової моделі повинні бути незалежні між собою
. (10)
v Припущення 4. Незалежні (пояснюючи) змінні не пов’язані із стохастичною складовою моделі:
. (11)
v Припущення 5. Матрицяспостережень Х неє стохастичною.
v Припущення 6. Відсутність мультиколіарності.
Незалежні змінні моделі не повинні бути мультиколінеарними, тобто між ними не повинно існувати лінійного функціонального або тісного кореляційного зв’язку. Слід зазначити, що дане припущення має місце тільки для багатофакторної регресії.
v Припущення 7. Випадкова величина 
має нормальний закон розподілу з математичним сподіванням О і сталою дисперсією:
. (12)
Перше припущення стверджує що, невраховані у моделі і тому віднесені до стохастичної складової ε фактори не впливають систематично на математичне сподівання залежної змінної y. У протилежному ж випадку існує систематичний вплив на залежну змінну і до моделі не введено всі основні пояснюючі змінні.
Друге і третє припущення передбачають відсутність автокореляції залишків (залежність між залишками у вибірці) і гомоскедастичність моделі (сталість дисперсії залишків). Відсутність автокореляцій залишків дає можливість вивчати тільки систематичний вплив незалежних змінних на залежну. Сталість дисперсії залишків (гомоскедастичність) дає підстави вважати всі значення залежної змінної yі, які відносяться до різних спостережень однаково важливими при оцінюванні параметрів моделі.
П’яте припущення означає, що пояснюючі змінні моделі утворюють лінійно незалежну систему векторів, внаслідок чого матриця спостережень за незалежними змінними моделі має повний ранг і 
.