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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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