Mavzu: statistik modellashtirishning elementlari

Agar (Y, X) shaklidagi N ma'lumotlar nuqtalari kuzatilsa, bu erda N< k, большинство классических подходов к регрессионному анализу не могут быть выполнены, так как система уравнений, определяющих модель регрессии в качестве недоопределенной, не имеет достаточного количества данных, чтобы восстановить β.

• 
  Agar (Y, X) shaklidagi N ma'lumotlar nuqtalari kuzatilsa, bu erda N< k, большинство классических подходов к регрессионному анализу не могут быть выполнены, так как система уравнений, определяющих модель регрессии в качестве недоопределенной, не имеет достаточного количества данных, чтобы восстановить β.
  
• 
  Agar aynan N = K kuzatilsa va F funktsiyasi chiziqli bo'lsa, u holda Y = F (X, b) tenglamani taxminan emas, balki aniq hal qilish mumkin. Bu N-noma'lum (b elementlari) bo'lgan N tenglamalar to'plamini echishga to'g'ri keladi, chunki X chiziqli mustaqil bo'lsagina o'ziga xos echimga ega. Agar F chiziqli bo'lmasa, yechim bo'lmasligi mumkin yoki ko'p echimlar bo'lishi mumkin.
  
• 
  Eng ko'p uchraydigan holat - bu N> ma'lumotlarga ishora qiladi. Bunday holda, ma'lumotlarga mos keladigan b qiymatining yagona qiymatini baholash uchun etarli ma'lumot va ma'lumotlarga qo'llanilishini bda bekor qilingan tizim sifatida ko'rish mumkin bo'lgan regressiya modeli mavjud.