Théorème de Gauss-Markov

Théorème en statistiques

Épique · Savoir · théorème

5Théorème de Gauss-Markov

Savoir, théorèmeÉ

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théorème en statistiques

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Résumé Wikipédia

En statistiques, le théorème de Gauss–Markov, nommé ainsi d'après Carl Friedrich Gauss et Andrei Markov, énonce que dans un modèle linéaire dans lequel les erreurs ont une espérance nulle, sont non corrélées et dont les variances sont égales, le meilleur estimateur linéaire non biaisé des coefficients est l'estimateur des moindres carrés. Plus généralement, le meilleur estimateur linéaire non biaisé d'une combinaison linéaire des coefficients est son estimateur par les moindres carrés. On ne suppose pas que les erreurs possèdent une loi normale, ni qu'elles sont indépendantes, ni qu'elles possèdent la même loi de probabilité.

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Texte : extrait de l'article Wikipédia « Théorème de Gauss-Markov », sous licence CC BY-SA 4.0.

Données : Wikidata (CC0). Image : Linear regression.svg sur Wikimedia Commons ; auteur et licence sur la page du fichier.

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