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Given is the simple linear regression model \( y_{t}=b x_{t}+u_{t} \) under the standard assumptions. A sample of size \( n=201 \) resulted in the following:
\( \begin{array}{l} \sum \limits_{t=1}^{201} y_{t}^{2}=320 \quad \sum \limits_{t=1}^{201} x_{t} y_{t}=200 \\ \sum \limits_{t=1}^{201} x_{t}^{2}=200 \\ \end{array} \)
(a) Calculate the LS-estimator \( \hat{b} \).
(b) Calculate an estimator for the variance of \( \hat{b} \).
a) habe ich gelöst einfach mit, mit b^=1. Also b^ = ∑ x_t*y_t /∑ x_t^2 (falls das richtig ist)
b) Welche Formel für den Schätzer für die Varianz von b^ müsste ich hier verwenden
