задачу методом наименьших квадратов. Это решение будет оптимально для некоторой модели, например, линейный сигнал, белый шум. Если шум не белый, линейная регрессия НЕ БУДЕТ оптимальным способом оценки угла наклона. Так вот, когда не выдвигают никаких априорных предположений о параметрах шума, тогда и говорят о непараметрической оценке. Что касается N, то, действительно, i и j пробегают соответствующие значения в диапазоне от 1 до N, с учетом выписанного соотношения между ними. Для белого шума эта оценка хуже, для какого-то другого лучше, но в целом она пригодна для гораздо более широкого класса шумов, чем белый.
