Методы прогнозирования. Сухарев М.Г. - 166 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

РГУНиГ им. Губкина | Москва

Составители: 

Рубрика: 

166
1
2
1 1
exp ( ) ( ) .
2
2
T
XY
f
z z m
Σ z m
Σ
(А.13)
Для обратной матрицы удобно использовать обозначения с
верхними индексами элементов
1
ij
Σ
. Перепишем формулы
(А.11), (А.12), учитывая,
11 2 2 2 2 2 2
( cov ( , )) 1 (1 ),
Y X Y X
X Y
 
12 2 2 2 2
cov( , ) cov ( , ) (1 ),
X Y X Y
X Y X Y
 
22 2 2
1 (1 ).
Y
Получаем
12
22
( ) ( ),
Y Y X
m x m x m
(А.11)
22
1 .
Y X x
D
(А.12)
В (А.13) и далее использованы стандартные обозначения
― определитель матрицы,
1
― обратная матрица,
T
― индекс
транспонирования.
Формула (А.13) допускает непосредственное обобщение на
нормальное распределение совокупности любого конечного чис-
ла случайных величин.
Рассмотрим вектор
1 1
, , ,
T
s s
X X X
X
размерности
1
s
.
В качестве первых
s
компонент можно рассматривать независи-
мые переменные (регрессоры), а в качестве последней компонен-
ты зависимую
1s
X Y
. Введем векторные обозначения
m
1 1
, ,
T
s
m m
― вектор средних,
ij
Σ
― матрица ковариаций

Страницы