The Use of R(.)-notation in general gauss- markov model

Abstract

ÖZET y = Xb + e = X,b,+ X`b7+ e modelinde, e nin sıfır ortalama değer li ve o V kovaryans matrisi ile normal dağıldığı kabul edilerek, X in sütun ranklı ve sütun ranklı olmama hallerine karşın varyans kovaryans matrisinin tekil ve tekil olmama durumlarında H : b,= 0 ve H : b~= 0 hipotezlerini test etmek için R(.)-notasyonunun kulla nılışı tanıtılmıştır. X in sütun ranklı olmama ve V nin tekil olma hali için bir örnek verilmiştir. ABSTRACT In model y = Xb + e = X^.4- X`b`+ e, assuming that e has normal distribution with zero mean and covariance matrix a V, the use of R(. )-notation has been introduced for testing hypotheses H : b,= 0 and H : b~= 0 in the case of singularity and nonsingularity of covariance matrix while X is full column rank or not of full column rank. An example has been given for the case where X is not of full column rank and V is singular matrix.

ÖZET y = Xb + e = X,b,+ X`b7+ e modelinde, e nin sıfır ortalama değer li ve o V kovaryans matrisi ile normal dağıldığı kabul edilerek, X in sütun ranklı ve sütun ranklı olmama hallerine karşın varyans kovaryans matrisinin tekil ve tekil olmama durumlarında H : b,= 0 ve H : b~= 0 hipotezlerini test etmek için R(.)-notasyonunun kulla nılışı tanıtılmıştır. X in sütun ranklı olmama ve V nin tekil olma hali için bir örnek verilmiştir. ABSTRACT In model y = Xb + e = X^.4- X`b`+ e, assuming that e has normal distribution with zero mean and covariance matrix a V, the use of R(. )-notation has been introduced for testing hypotheses H : b,= 0 and H : b~= 0 in the case of singularity and nonsingularity of covariance matrix while X is full column rank or not of full column rank. An example has been given for the case where X is not of full column rank and V is singular matrix.