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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29792
Título: | An intuitive geometric approach to the Gauss Markov theorem |
Palavras-chave: | Dispersion cloud of points Gauss–Markov estimator Orthogonal projection Nuvem de dispersão de pontos Estimador de Gauss-Markov Projeção ortogonal |
Data do documento: | 2017 |
Editor: | American Statistical Association |
Citação: | PEREIRA, L. da S.; CHAVES, L. M.; SOUZA, D. J. de. An intuitive geometric approach to the Gauss Markov theorem. The American Statistician, [S. l.], v. 71, n. 1, p. 67-70, 2017. |
Resumo: | Algebraic proofs of Gauss–Markov theorem are very disappointing from an intuitive point of view. An alternative is to use geometry that emphasizes the essential statistical ideas behind the result. This article presents a truly geometrical intuitive approach to the theorem, based only in simple geometrical concepts, like linear subspaces and orthogonal projections. |
URI: | https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00031305.2016.1209127#.W09lFtVKgdU http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29792 |
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