matheraum.de
Raum für Mathematik
Offene Informations- und Nachhilfegemeinschaft

Für Schüler, Studenten, Lehrer, Mathematik-Interessierte.
Hallo Gast!einloggen | registrieren ]
Startseite · Forum · Wissen · Kurse · Mitglieder · Team · Impressum
Forenbaum
^ Forenbaum
Status Schulmathe
  Status Primarstufe
  Status Mathe Klassen 5-7
  Status Mathe Klassen 8-10
  Status Oberstufenmathe
    Status Schul-Analysis
    Status Lin. Algebra/Vektor
    Status Stochastik
    Status Abivorbereitung
  Status Mathe-Wettbewerbe
    Status Bundeswettb. Mathe
    Status Deutsche MO
    Status Internationale MO
    Status MO andere Länder
    Status Känguru
  Status Sonstiges

Gezeigt werden alle Foren bis zur Tiefe 2

Navigation
 Startseite...
 Neuerdings beta neu
 Forum...
 vorwissen...
 vorkurse...
 Werkzeuge...
 Nachhilfevermittlung beta...
 Online-Spiele beta
 Suchen
 Verein...
 Impressum
Das Projekt
Server und Internetanbindung werden durch Spenden finanziert.
Organisiert wird das Projekt von unserem Koordinatorenteam.
Hunderte Mitglieder helfen ehrenamtlich in unseren moderierten Foren.
Anbieter der Seite ist der gemeinnützige Verein "Vorhilfe.de e.V.".
Partnerseiten
Weitere Fächer:

Open Source FunktionenplotterFunkyPlot: Kostenloser und quelloffener Funktionenplotter für Linux und andere Betriebssysteme
StartseiteMatheForenmathematische StatistikLineares Regressionsmodell
Foren für weitere Schulfächer findest Du auf www.vorhilfe.de z.B. Geschichte • Erdkunde • Sozialwissenschaften • Politik/Wirtschaft
Forum "mathematische Statistik" - Lineares Regressionsmodell
Lineares Regressionsmodell < math. Statistik < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "mathematische Statistik"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien

Lineares Regressionsmodell: Schließende Statistik
Status: (Frage) überfällig Status 
Datum: 15:12 So 09.11.2014
Autor: GeMir

Aufgabe
Gegeben:
[mm] $$Y_i [/mm] = [mm] \hat{a} [/mm] + [mm] \hat{b}x_i \quad Y_i \sim N(a+bx_i, \sigma^2)$$ [/mm]
[mm] $\hat{a} [/mm] = [mm] \overline{Y}-\hat{b}\cdot\bar{x}\\ [/mm]
= [mm] \frac{1}{n}\cdot\sum_{i=1}^{n}{Y_i}-\bigg(\frac{1}{nS^2_x}\cdot\sum_{i=1}^{n}{(x_i-\bar{x})\cdot Y_i}\bigg)\cdot\bar{x}\\ [/mm]
= [mm] \sum_{i=1}^{n}{\frac{Y_i}{n}}-\sum_{i=1}^{n}{\frac{(x_i-\bar{x})\cdot Y_i\cdot\bar{x}}{nS^2_x}}\\ [/mm]
= [mm] \sum_{i=1}^{n}{\frac{Y_i}{n}-\frac{(x_i-\bar{x})\cdot Y_i\cdot\bar{x}}{nS^2_x}}\\ [/mm]
= [mm] \sum_{i=1}^{n}{\bigg(\frac{1}{n}-\frac{(x_i-\bar{x})\cdot\bar{x}}{nS^2_x}\bigg)\cdot Y_i}$ [/mm]


Ich versuche gerade die Varianz des Schätzers [mm] $\hat{a}$ [/mm] zu bestimmen, finde aber den Fehler in meiner Rechnung nicht :/

Unter Verwendung von $X [mm] \sim \N(\mu, \sigma^2) \quad &\Rightarrow \quad [/mm] aX [mm] \sim \N(a\mu, a^2\sigma^2)$ [/mm] erhalte ich:

[mm] Var(\hat{a}) [/mm] = [mm] \sigma^2\cdot\sum_{i=1}^{n}{\bigg(\frac{1}{n}-\frac{(x_i-\bar{x})\cdot\bar{x}}{nS^2_x}\bigg)^2}\\ [/mm]
= [mm] \sigma^2\cdot\sum_{i=1}^{n}{\bigg(\frac{1}{n^2}-2\cdot\frac{1}{n}\cdot\frac{(x_i-\bar{x})\cdot\bar{x}}{nS^2_x} + \frac{(x_i-\bar{x})^2\cdot\bar{x}^2}{n^2S^4_x}\bigg)}\\ [/mm]
= [mm] \sigma^2\cdot\bigg(\sum_{i=1}^{n}{\frac{1}{n^2}}-2\cdot\frac{1}{n}\cdot\frac{\bar{x}}{nS^2_x}\cdot\underbrace{\sum_{i=1}^{n}{(x_i-\bar{x})}}_{=0} [/mm] + [mm] \sum_{i=1}^{n}{\frac{(x_i-\bar{x})^2\cdot\bar{x}^2}{n^2S^4_x}}\bigg)\\ [/mm]
= [mm] \sigma^2\cdot\bigg(n\cdot\frac{1}{n^2} [/mm] + [mm] \frac{\bar{x}^2}{n^2S^4_x}\cdot\sum_{i=1}^{n}{(x_i-\bar{x})^2}\bigg)\\ [/mm]
= [mm] \sigma^2\cdot\bigg(\frac{1}{n} [/mm] + [mm] \frac{\bar{x}^2}{n^2S^4_x}\cdot n\cdot S^2_x\bigg)\\ [/mm]
= [mm] \sigma^2\cdot\bigg(\frac{1}{n} [/mm] + [mm] \frac{\bar{x}^2}{nS^2_x}\bigg)\\ [/mm]
= [mm] \sigma^2\cdot\bigg(\frac{S^2_x+\bar{x}^2}{nS^2_x}\bigg)$ [/mm]

es soll aber [mm] $\frac{\overline{x^2}}{nS^2_x}\cdot\sigma^2$ [/mm] rauskommen...

Update: Der Fehler bestand darin, zu vermuten, es gäbe einen Fehler. Die Rechnung ist richtig.
$= [mm] \sigma^2\cdot\bigg(\frac{\overline{x^2}-\bar{x}^2+\bar{x}^2}{nS^2_x}\bigg)\\ [/mm]
= [mm] \sigma^2\cdot\bigg(\frac{\overline{x^2}}{nS^2_x}\bigg)$[/mm]

        
Bezug
Lineares Regressionsmodell: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 15:20 Mo 17.11.2014
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
Bezug
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "mathematische Statistik"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien


^ Seitenanfang ^
www.schulmatheforum.de
[ Startseite | Forum | Wissen | Kurse | Mitglieder | Team | Impressum ]