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Erschienen in:
2003 | OriginalPaper | Buchkapitel
The Covariance Matrix of the Error Vector
verfasst von : Jürgen Groß
Erschienen in: Linear Regression
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Enthalten in: Professional Book Archive
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Assumption (iv) of the linear regression model claims the covariance matrix of the error vector ɛ to be Cov(ɛ) = σ2In with an unknown parameter σ2 ∈ (0, ∞). This chapter discusses the estimation of σ2 in detail, and introduces situations under which it appears to be reasonable to extend assumption (iv) to Cov(ε) = σ2V for some symmetric positive/nonnegative definite matrix V ≠ I n