@@ -1,16 +1,11 @@
-- Теорема Гаусса-Маркова
-
-
-%EQ
-epsilon ~ bold epsilon
-%EN
+= Теорема Гаусса-Маркова
 
 Если выполняются определённые предпосылки, то оценки, полученные с помощью МетодНаименьшихКвадратов, являются наилучшими в классе линейных несмещённых.
 
-Реальная зависимость (для парного случая): $$y sub i = beta sub 0 + beta sub 1 x sub i + epsilon sub i .$$
+Реальная зависимость (для парного случая): $$y sub i = beta sub 1 + beta sub 2 x sub i + delta sub i .$$
 
-Линия наилучшей линейной аппроксимации (регрессии): $$y hat sub i = b sub 0 + b sub 1 x sub i .$$
+Линия наилучшей линейной аппроксимации (регрессии): $$y hat sub i = b sub 1 + b sub 2 x sub i .$$
 
-Коэффициенты, полученные с помощью МНК — это оценки: $$beta hat sub 0 = b sub 0 , beta hat sub 1 = b sub 1 .$$ Кроме того, коэффициенты — это статистики, т. е. случайные величины, обладающие математическим ожиданием, дисперсией и прочими характеристиками случайных величин.
+Коэффициенты, полученные с помощью МНК — это оценки: $$beta hat sub 1 = b sub 1 , beta hat sub 2 = b sub 2 .$$ Кроме того, коэффициенты — это статистики, т. е. случайные величины, обладающие математическим ожиданием, дисперсией и прочими характеристиками случайных величин.
 
-# КатегорияПрикладнаяМатематика
+# КатегорияПрикладнаяМатематика | КатегорияМетодНаименьшихКвадратов