Как продвинуть сайт на первые места?

Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения

Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.

Начать продвижение сайта

Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.

Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:

— Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;

Начать пользоваться сервисом

Коэффициент детерминации не может служить удовлетворительной мерой качества подгонки при использовании взвешенного МНК. В общем случае может выходить даже за пределы интервала .

Обобщенный метод наименьших квадратов (метод Эйткена)

Итак, для устранения гетероскедастичности спецификацию исходной модели трансформируют так, чтобы остатки имели постоянную дисперсию. Далее неизвестные параметры трансформированной модели оценивают обычным методом наименьших квадратов.

Если эконометрическая модель содержит только две переменные, то преобразование исходных данных делается так, как описано выше.

Это преобразование значительно усложняется, если строится множественная линейная регрессия.

Поэтому в общем случае для оценивания параметров эконометрической модели с гетероскедастичностью применяют обобщенный метод наименьших квадратов (метод Эйткена), согласно которому оператор оценивания вектора параметров B в матричной форме выглядит так:

, (5.12)

где S – это матрица, с помощью которой преобразуются исходные данные.

В случае гомоскедастичности оценка обобщенного метода наименьших квадратов (5.12) совпадает с оценкой обычного МНК, которую для гомоскедастичной модели в матричной форме получают оператором: .