Метод наименьших квадратов (МНК) и регрессия
Учебник написан в PDF формате. Для его чтения понадобится Acrobat Reader. Состоит из 2-х файлов:
1-й файл
2-й файл

СОДЕРЖАНИЕ:
Алгебра и геометрия МНК
Геометрическая интерпретация МНК
Показатель влиятельности
Теорема о разбиении регрессоров
Вычисление оценок МНК и других регрессионных величин
Ортогональная матрица регрессоров
Линейные преобразования переменных регрессии

Линейная регрессия как вероятностная модель
Свойства оценок МНК в конечных выборках
Асимптотические свойства оценок МНК: состоятельность
Свойства функций от коэффициентов МНК
Асимптотические свойства оценок МНК: сходимость в среднеквадратическом
Следствия нормальности ошибок

Линейные ограничения и проверка гипотез в регрессии
Оценки МНК при линейных ограничениях
Проверка статистических гипотез
Проверка линейных гипотез в регрессии
Критерии удаления переменных
Критерии правильности спецификации и критерий добавления переменной

Гипотезы, лежащие в основе МНК и их невыполнение
Функциональная форма
Оценка с предварительной проверкой гипотезы
Нарушение гипотезы об ортогональности
Идентифицируемость
Сферичность

Автокорреляция ошибок (сериальная корреляция)
Гетероскедастичность
Взвешенная регрессия
Обобщенный МНК (метод Эйткена)
Нормальность