We study the least square estimator, in the framework of simple linear regression, when the deviance term $\varepsilon$ with respect to the linear model is modeled by a uniform distribution. In particular, we give the law of this estimator, and prove some convergence properties.


翻译:在简单线性回归框架内,当线性模型的偏离术语 $\ varepsilon$ 以统一的分布模式建模时,我们研究最小平方估计值。特别是,我们给出了这个估计值的法律,并证明了某些趋同性。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
186+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归
CSDN
33+阅读 · 2019年10月13日
度量学习中的pair-based loss
极市平台
65+阅读 · 2019年7月17日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
保序最优传输:Order-preserving Optimal Transport
我爱读PAMI
6+阅读 · 2018年9月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月10日
VIP会员
相关资讯
一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归
CSDN
33+阅读 · 2019年10月13日
度量学习中的pair-based loss
极市平台
65+阅读 · 2019年7月17日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
保序最优传输:Order-preserving Optimal Transport
我爱读PAMI
6+阅读 · 2018年9月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员