베타 추정 - OLS 추정량 - 중심극한정리, 대수의 법칙 - i.i.d 조건 만족 '확률변수'와 '확률분포' 확률변수(Random Varibale)의 의미는 관측 전에는 어떤 값을 가질지 모르지만 (randomness, 예측불가능) 확률분포에 대한 정보는 알고 있으며 관측 후에는 하나의 값으로 확정되는 함수를 말한다. 그래서 우리는 모수의 확률분포를 추정하게 된다.
즉 무엇이든 분석을 하려면 이를 이루는 뼈대가 있어야한다. 예를 들어, 10대 학생 키가 궁금하다고 하자.
이러한 학생들의 키가 정규분포를 따른다고 가정하게 된다면, 모평균과 모분산을 추정하여 10대 학생 키의 확률적성질(확률분포와 적률)을 모형화할 수 있게 된다. '고전적회귀분석'과 'OLS추정량' 고전적으로 회귀분석모형에서 베타(모수)의 분포를 추정할 때 OLS 추정량을 사용하였다.
OLS 추정량으로 Sampling Distribution을 구하여, 가설검정(t-검정, F-검정)을 시행할 수 있고 신뢰구간을 찾을 수...
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ols추정량
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고전적가정
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대수의법칙
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불편추정량
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일치추정량
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중심극한정리
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회귀분석
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회귀분석가정
원문 링크 : OLS추정량 & i.i.d 가정 (고전적 회귀분석)
