Probabilistyka, zadanie nr 6322
ostatnie wiadomo艣ci | regulamin | latex
| Autor | Zadanie / Rozwi膮zanie |
dzbanzmatmy post贸w: 6 |  2020-05-30 22:53:23W modelu regresji liniowej warto艣ci zmiennej losowej Y mo偶emy przewidywa膰, znaj膮c warto艣ci zmiennej losowej X. W tym modelu zak艂adamy, 偶e: $E(Y|X) = a + bX$ a) Poka偶, 偶e alternatywnie model ten mo偶emy zapisa膰 w postaci $Y= a + bX + \epsilon$ gdzie $\epsilon$ jest zmienn膮 losow膮, dla kt贸rej zachodzi $E(\epsilon|X) = 0$) Wyznacz warto艣ci parametr贸w a i b, wiedz膮c, 偶e dane s膮: $E(X), E(Y ), Cov(X,Y ), Var(X)$. [Wskaz贸wka: wyznacz$E(Y ), E(\epsilon), E(\epsilon*X), Cov(X,Y )$ . Przydadz膮 si臋 m.in. wzory: $E(E(X|Y )) = E(X), E(h(X)Y |X) = h(X)E(Y |X)$ .Ten ostatni przyda si臋 do obliczenia $E(\epsilon*X)$. |
chiacynt post贸w: 749 | 2020-05-31 09:44:13 Korzystamy z w艂asno艣ci warto艣ci oczekiwanej (艣redniej), wskaz贸wki i podanych wzor贸w. |
| strony: 1 | |
Prawo do pisania przys艂uguje tylko zalogowanym u偶ytkownikom. Zaloguj si臋 lub zarejestruj