Лекция 8: Регрессионный анализ (продолжение)

MIT 18.642 Темы математики с приложениями в финансах, осень 2024 г. Преподаватель: Питер Кемпторн Полный курс: https://ocw.mit.edu/courses/18-642-to... Плейлист на YouTube:    • MIT 18.642 Topics in Mathematics with Appl...   Эта лекция представляет собой всесторонний обзор моделирования линейной регрессии, с акцентом на метод наименьших квадратов (МНК), его математическую формулировку и статистические свойства. В нем обсуждаются вывод оценки методом наименьших квадратов, интерпретация матрицы Хэт как проекции, предположения о распределении в рамках нормальной линейной модели, вывод с использованием t- и F-тестов, а также диагностика модели, включая анализ остатков и меры влияния, и завершается он расширением до обобщенного метода наименьших квадратов для коррелированных ошибок. Лицензия: Creative Commons BY-NC-SA Более подробная информация на https://ocw.mit.edu/terms Больше курсов на https://ocw.mit.edu Поддержите OCW по ссылке http://ow.ly/a1If50zVRlQ Мы приветствуем конструктивные комментарии и обсуждения на YouTube-канале OCW и в других социальных сетях. Личные нападки, разжигание ненависти, троллинг и неуместные комментарии запрещены и могут быть удалены. Подробнее на https://ocw.mit.edu/comments.