Ранговый метод оценивания параметров регрессионной модели

Объектом исследования в этой ВКР является ранговый метод оценивания параметров регрессионной модели.В первой главе будет рассмотрен метод построения ранговой оценки параметров модели.Задаётся m-мерный вектор-столбец ? с реальными значениями параметров линейной регрессионной модели.Ранговый метод уступает МНМ в моделях с шумами, имеющими распределения Лапласа и Коши.Согласно Дж. Себеру, МНК-оценка вектора параметров линейной регрессионной модели имеет вид.Предметом исследования является предпочтительность применения рангового метода.Для построения оценки ранговым методом требуется ввести функцию D (Y-X?) - меру изменчивости.Наилучшим будет тот метод, для которого выборочное среднее ошибки оценивания будет меньше.Где ?2 - дисперсия шума, f (x) - плотность его распределения, p - число параметров модели.?0,…, ?m - неизвестные параметры модели.