Salut tout le monde
j'ai besoin de qlq demonstrations pour le cours de regression lineaire multiple on a travaillé avec le MCO
1/ pour la matrice deprojection P on a
TRACE (P)= K= rang (P) / k le nombre de colonnes
2/ la meme chose pour la matrice de projection de l'erreur M
TR(M)=TR(I-P)=n-p=rang(M)
3/on prend un estimateur lineaire et sans biais eton minimise sa variance
VAR(beta*)=(sigma²AA')=f(A)
la question quelle est la matrice A qui minimise f(x)sachant que beta*=AY et E(beta*)=beta et Y=X.beta+erreur
PS/ JAI BESOIN QUE DE LA DERNIERE EGALITE POUR LES DEUX PREMIERS PROBLEMES c à d << K= rang (P)>> et <<n-p=rang(M)>>/ ET TOUT LE PROBLEME 3
merci de m'aider c'est vraiment urgent ( c'est 5 point de plus a lexamens )
-----