Diferencia entre revisiones de «Teorema de Cochran»
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=== En regresión lineal ===
Sean <math>Y\sim N_n(0,\sigma^2I_n)</math> un [[vector aleatorio]] con [[Distribución normal multivariante|distribución normal multivariada]], donde <math>I_n</math> denota la [[matriz identidad]] de tamaño <math>n\times n</math>, y <math>A_1,A_2,\dots,A_k</math> [[Matriz simétrica|matrices simétricas]] de tamaño <math>n\times n</math> con
:<math>\sum_{i=1}^kA_i=I_n</math>
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==== Estimación de la varianza ====
Para estimar la [[varianza]] <math>\sigma^2</math>, un [[estimador]] usado es el estimador por [[máxima verosimilitud]] de la [[varianza]] de una [[distribución normal]]
:<math>\widehat{\sigma}^2=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n\left(X_i-\bar{X}\right)^2</math>
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== Bibliografía ==
* Gut, Allan. An intermediate course in probability. Springer-Verlag New York, Inc. (1995). Pag. 141-142. Traducción libre realizada en la clase de Principios de Ingeniería de Información. Escuela de Ingeniería Industrial. Universidad de Carabobo. [[Venezuela]]. Jueves 13-05-2010; Prof. Ángel Carnevali, Brs: Oscar Mistage, Luis Bolívar, Luis Latuff, Karin Sanchez, Giuliano Salvadori, Carlos Páez.
{{Control de autoridades}}
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