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線形モデル

定義 2.1(「線形モデル」§2)

nn 個の観測 y∈Rny\in\mathbb R^n が

y=Xβ+ε,E[ε]=0,Cov(ε)=σ21ny=X\beta+\varepsilon,\qquad E[\varepsilon]=0,\quad\mathrm{Cov}(\varepsilon)=\sigma^2\mathbb 1_n

で与えられるとする。XX は既知の n×pn\times p 計画行列で、列は 1 次独立(フルランク、p≤np\le n)、β∈Rp\beta\in\mathbb R^p は未知の係数、σ2>0\sigma^2>0 は未知の誤差分散である。最小二乗推定量は ∥y−Xβ∥2\|y-X\beta\|^2 を最小にする β^\hat\beta 、残差平方和は RSS=∥y−Xβ^∥2\mathrm{RSS}=\|y-X\hat\beta\|^2 である。

本文で読む(前後の説明と例)→

閉包の状態

定義

定義は閉包の起点です(証明を要しません)。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

これを使っている定理

証明で明示的に参照している定理は、まだありません。

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