С) Анализ выполнения предпосылок 1МНК (условий Гаусса—Маркова).
Регрессионный анализ линейных функций, основанный на обычном или одношаговом методе наименьших квадратов (1МНК) должен удовлетворять четырем условиям Гаусса—Маркова: 1. Математическое ожидание случайной составляющей, М(ui) в любом наблюдении должно быть равно нулю. 2. Дисперсия случайной составляющей
3. Отсутствие систематической связи между значениями случайной составляющей ui в любых двух наблюдениях. Отсутствие автокорреляции остатков. Автокорреляция остатков означает наличие корреляции между остатками текущих и предыдущих (последующих) наблюдений. Оценить эту зависимость можно вычислив коэффициент корреляции между этими остатками по формуле (8).
4. Cлучайный характер остатков. Случайная составляющая должна быть распределена независимо от переменных yi и xi.
|