Регрессии Матрица

м н о г о г р а н н и к а - сторона грани многогранника.. ..

коэффициент при независимой переменной в уравнении регрессии. Так, напр., в уравнении линейной регрессии , связывающей случайные величины Yи X, Р. К. B0 и b1 равны. где r - корреляции коэффициент X и Y,, . Вычисление оценок Р. К. (в ы б о р о ч н ы х Р. К.) - основная задача регрессионного анализа. А. ..

(гиперповерхность) - общее геометрич. Представление уравнения регрессии. Если заданы случайные величины Х 1, Х 2, . .., Х n и - регрессия Х 1. По Х 2, . ., Хn, то уравнение у== f(x2, . ., х п )задает в n-мерном пространстве соответствующую Р. П. При n= 2 Р. П. Обычно наз. К р ив о й р е г р е с с и и. Иногда эти термины используются для того, чтобы подчеркнуть, что соответствующие уравнения регрессии не являются линейными. В линейном случае Р. П. Наз. Соответственно п л о с к ос т ь ю..

- спектр случайного процесса, входящего в регрессионную схему для стационарных временных рядов. Именно, пусть случайный процесс , наблюдаемый при t =1, . .., п,представляется в виде (1) где xt- стационарный процесс с , а среднее значение выражено в форме линейной регрессии (2) где ,- известные регрессионные векторы, b1, . ., bs- неизвестные регрессии коэффициенты. Пусть М(l) - спектральная функция распределения регрессионных векторов j(1), . ., j(s). С п е к т р о м р е г р е с ..