An intuitive geometric approach to the Gauss Markov theorem

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorPereira, Leandro da Silva-
Autor(es): dc.creatorChaves, Lucas Monteiro-
Autor(es): dc.creatorSouza, Devanil Jaques de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:20:39Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:20:39Z-
Data de envio: dc.date.issued2018-07-27-
Data de envio: dc.date.issued2018-07-27-
Data de envio: dc.date.issued2017-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/29792-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00031305.2016.1209127#.W09lFtVKgdU-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1159390-
Descrição: dc.descriptionAlgebraic 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.-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherAmerican Statistical Association-
Direitos: dc.rightsrestrictAccess-
???dc.source???: dc.sourceThe American Statistician-
Palavras-chave: dc.subjectDispersion cloud of points-
Palavras-chave: dc.subjectGauss–Markov estimator-
Palavras-chave: dc.subjectOrthogonal projection-
Palavras-chave: dc.subjectNuvem de dispersão de pontos-
Palavras-chave: dc.subjectEstimador de Gauss-Markov-
Palavras-chave: dc.subjectProjeção ortogonal-
Título: dc.titleAn intuitive geometric approach to the Gauss Markov theorem-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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