Klasik Doğrusal Regresyon Modeli () çerçevesinde Gauss-Markov teoremi, belirli varsayımlar altında En Küçük Kareler () tahmin edicilerinin "En İyi Doğrusal Sapmasız Tahmin Edici" () olduğunu kanıtlar. Bu teoremde geçen "En İyi" () sıfatı, tahmin edicinin aşağıdaki özelliklerinden hangisini doğrudan tanımlamaktadır?
- ATahmin edicinin beklenen değerinin, tahmin edilmeye çalışılan kitle parametresine eşit olması
- Doğrusal ve sapmasız tüm tahmin ediciler kümesi içerisinde minimum varyansa sahip olmasıCevap
- CÖrneklem hacmi sonsuza giderken tahmin edicinin gerçek parametre değerine olasılıkla yakınsaması
- DTahmin edicinin bağımlı değişken gözlemlerinin () doğrusal bir bileşimi olarak ifade edilebilmesi
- EHata terimlerinin normal dağılması durumunda elde edilebilecek en yüksek olabilirlik tahmin edicisi olması
Cevap
İstatistikte ve Gauss-Markov teoremi özelinde 'En İyi' (Best) terimi, doğrusal ve sapmasız tahmin ediciler sınıfı içinde tahmin edicinin minimum varyansa sahip olduğunu, yani en yüksek etkinliğe (efficiency) ulaştığını ifade eder.
Gauss-Markov teoremindeki 'En İyi' (Best) ifadesi, etkinlik (efficiency) kavramına karşılık gelir. Bu, En Küçük Kareler tahmin edicilerinin, doğrusal ve sapmasız olan tüm alternatif tahmin ediciler arasında en küçük varyansa sahip olduğu anlamına gelir.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Etkinlik (Efficiency) ve Minimum Varyans