В чем отличие обобщенной линейной модели множественной регрессии от классической модели

Обобщенная линейная модель множественной регрессии, описывается следующей системой соотношений и условий:

1. — случайный вектор; X — неслучайная (детерминированная) матрица;

2. М()=0_n;

3. , где — положительно определенная матрица;

4. г(Х) =р+1 < n, где р — число объясняющих переменных; n — число наблюдений.

Сравнивая обобщенную модель с классической, можно сделать вывод, что она отличается от классической только видом ковариационной матрицы: вместо для классической модели имеем для обобщенной. Это означает, что в отличие от классической, в обобщенной модели ковариации и дисперсии объясняющих переменных могут быть произвольными, В этом состоит суть обобщения регрессионной модели.