Sıradan en küçük kareler yöntemi hangi varsayımlar altında verimli ve tarafsız tahmin ediciler vermektedir?

Gauss Markov varsayımlarına göre sıradan en küçük kareler yönteminin verimli ve tarafsız tahmin ediciler verdiği doğru mu?

Yani:

nerede $u$ artıklar.

Gauss-Markov Teoremi bize hata terimlerimizin beklenen değerinin sıfır olduğu bir regresyon modelinde, $E(\epsilon_{i}) = 0$ ve hata terimlerinin varyansı sabit ve sonlu $\sigma^{2}(\epsilon_{i}) = \sigma^{2} < \infty$ ve $\epsilon_{i}$ ve $\epsilon_{j}$ herkes için ilişkisiz $i$ ve $j$ en küçük kareler tahmincisi $b_{0}$ ve $b_{1}$yansızdır ve tüm yansız doğrusal tahmin ediciler arasında minimum varyansa sahiptir. Daha düşük bir varyansa sahip önyargılı bir tahmin edici olabileceğini unutmayın.

Gauss-Markov Teoreminin varsayımları altında doğrusal bir kestirimcinin MAVİ olduğunu gösteren bir kanıt,

http://economictheoryblog.com/2015/02/26/markov_theorem/