Главная > Математика > Прикладная статистика: Исследование зависимостей
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

7.4. Многомерная регрессия

При изучении эконометрических моделей (см. гл. 14), описании результатов сложных химических реакций, измерениях с помощью дублирующих приборов приходится сталкиваться с ситуацией, когда для каждого заданного значения регрессора наблюдается не одномерный, как в предыдущих параграфах этой главы, а векторный отклик . Соответствующую математическую задачу называют многомерной регрессией, или, более точно, многооткликовой регрессией (multiresponce regression) (п. 7.4.1). По сравнению с мнк-методом обычной регрессии (§ 7.1) оценка параметров множественной регрессии в общем случае усложняется, так как приходится одновременно оценивать параметры регрессионной зависимости и ковариационную матрицу случайных ошибок (п. 7.4.2). По аналогиис § 7.2 для многомерной регрессии удается построить оценки параметров, устойчивые к отклонениям от предположения нормальности распределения случайных ошибок (п. 7.4.3). В заключение обсуждается задача использования понятия множественной регрессии для параметризации распределения многомерного вектора (п. 7.4.4.).

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление