💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

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: .