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高斯-馬可夫定理

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高斯-馬可夫定理(英語:Gauss-Markov Theorem),在統計學中陳述的是在線性迴歸模型中,如果線性模型滿足高斯馬可夫假定,則迴歸係數的「最佳線性不偏估計」(BLUE,英語:Best Linear unbiased estimator)就是普通最小平方法估計[1]最佳估計是指相較於其他估計量有更小變異數估計量,同時把對估計量的尋找限制在所有可能的線性不偏估計量中。此外,誤差也不一定需要滿足獨立同分布常態分布

本定理主要以卡爾·弗里德里希·高斯安德烈·馬可夫命名,雖然高斯的貢獻要遠比馬可夫的重要。高斯以獨立常態分布的假設推導出了結果,而馬可夫將假設放寬到了上述的形式。

表述

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簡單(一元)線性迴歸模型

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對於簡單(一元)線性迴歸模型,

其中非隨機但不能觀測到的母數,非隨機且可觀測到的一般變量,不可觀測的隨機變數,或稱為隨機誤差或噪音,可觀測的隨機變數。

高斯-馬可夫定理的假設條件是:

  • 在母體模型中,各變量關係為(線性於母數)
  • 我們具有服從於上述模型的隨機樣本,樣本容量為n(隨機抽樣),
  • x的樣本結果為非完全相同的數值(解釋變量的樣本有波動),
  • 對於給定的解釋變量,誤差的期望值為零,換言之 (零條件均值),
  • 對於給定的解釋變量,誤差具有相同的變異數,換言之 (同變異數性)。

則對的最佳線性不偏估計為,

多元線性迴歸模型

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對於多元線性迴歸模型,

,

使用矩陣形式,線性迴歸模型可簡化記為,其中採用了以下記號:

(觀測值向量,Vector of Responses),

(設計矩陣,Design Matrix),

(母數向量,Vector of Parameters),

(隨機誤差向量,Vectors of Error)。

高斯-馬可夫定理的假設條件是:

  • (零均值),
  • ,(同變異數且獨立),其中為n階單位矩陣(Identity Matrix)。

則對的最佳線性不偏估計為

證明

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首先,注意的是這裡數據是而非,我們希望找到對於的線性估計量,記作

其中分別是矩陣。

根據零均值假設所得,

其次,我們同時限制尋找的估計量為不偏的估計量,即要求,因此有

零矩陣),

參見

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參考資料

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  1. ^ Theil, Henri. Best Linear Unbiased Estimation and Prediction. Principles of Econometrics需要免費註冊. New York: John Wiley & Sons. 1971: 119–124. ISBN 0-471-85845-5. 

外部連結

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