Nem értem a covariance-weighted least squares képletében a cov mátrix miért van benne? Én úgy tudom, hoigy ki kéne essen belőle.

A covariance-weighted least squares (Cov-WLS) becslési módszer célja, hogy a kovariancia-mátrix információját használja a lineáris regressziós modell paramétereinek becsléséhez. Az adott képletben a covariancia-mátrix szerepe az, hogy súlyozza a megfigyelt értékeket és a becsült paramétereket.

A képletben szereplő covariancia-mátrix nem esik ki belőle, mert az azt jelzi, hogy a különböző megfigyelt értékek között milyen mértékű korreláció vagy kovariáció van. Ez a korreláció vagy kovariáció információ fontos lehet a becslés pontosságának értékeléséhez.

Az adott becslési módszer kiválasztásánál fontos figyelembe venni a probléma jellegét és a rendelkezésre álló adatokat. Az MLE (Maximum Likelihood Estimation) módszer a VAR (Vector Autoregression) modell esetén például arra törekszik, hogy a valóságban tapasztalt zajjal összhangban legyen a becslés. Ezért az MLE becslés során a zaj kovariancia-mátrixa beépül a becslési képletbe.