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Regression model is Yi=A+BXi-εi εi ~ Exp(1/λ),E(εi)=λ show that the LSE of B is unbiased but the LSE of A is biased 我已經算出 E(b) = B 但算E(a)時,算出來跟解答不同,算式如下: ps:Y罷=(Y1+...+Yn)/n Y罷 = E(Yi) = E(A+BXi-εi) = A+BXi-λ E(a) = E(Y罷 - b*X罷) = E(Y罷) - b*X罷 = E(A+BXi-λ) - b*X罷 = A+BXi-λ-b*X罷 -->so a is biased 但解答是寫: E(a) = ... = A-λ-->so a is biased 如果讓 E(Xi) = X罷,就是解答的答案;但Xi是常數,所以應該是 E(Xi) = Xi 而且若 E(Xi) = X罷,第1小題我算出來就不是Unbiased 是不是我哪邊觀念錯了呢? 學校都沒有教到迴歸,覺得自己唸迴歸就是一直在背公式 QQ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 122.124.188.203
goshfju:E(Ybar)=E(ΣYi/n)=ΣE(Yi) /n ≠ E(Yi) 01/15 17:37
goshfju:不同Yi的mean是不一樣的 才需要靠xi去預測喔~ 01/15 17:40
Xmen20:了解,感謝 ^^ 01/15 21:54