加权最小二乘法回归
@延莎3780：spss中怎么求加权最小二乘估计,详细操作步骤 -
甄凤19725875818…… 这个只能在回归分析里用,在分析里找线性回归,最下面有WLS Weight,这就是加权最小二乘估计.
@延莎3780：回归直线求法及过程? -
甄凤19725875818…… 经典最小二乘法是求直线回归方程的常用方法,但当数据中存在异常值时,这种方法较敏感,本文给出了二类求稳健回归直线的方法,并将它们统一在迭代再加权最小二乘统一算法之下,模拟结果及实例分析表明这些方法在抗异常值方面较最小二乘法为优.
@延莎3780：excel使用最小二乘法作回归曲线? -
甄凤19725875818…… 选择成对的数据列,将它们使用“X、Y散点图”制成散点图. 1.首先,我们打开excel,输入想要处理的数据.如下图,一般x轴数据在上,y轴数据在下. 2.我们选中这些数据,在菜单栏找到插入--散点图. 3.点击散点图,选中最常见的散点图即可,软件就会根据我们的数据绘制出想要的图表. 4.接下来,就到了比较重要的一步,我们在图表上画好的点上右击,跳出的菜单中有一个“添加趋势线”的选项. 5.选择“添加趋势线”,就会跳出下图小窗口,我们可以根据散点图的趋势来选择添加相应的趋势线,即回归分析类型.
@延莎3780：加权最小二乘回归是什么鬼 -
甄凤19725875818…… 除以总数
@延莎3780：加权最小二乘法权函数取值问题 -
甄凤19725875818…… 如果是一般的回归,那么加权最小二乘法取权仅仅是方程本身误差项的绝对值的倒数!两种方法: 1.蠢且勤快的方法:在回归结果窗口中按Estimate,改变你的回归项分别为“y*1/abs(resid) x1*1/abs(resid) x2*1/abs(resid)……”,当然要在做完...
@延莎3780：matlab加权最小二乘法线性回归应该用什么函数啊? -
甄凤19725875818…… 参考代码%生成测试数据a0=1;a1=2;a2=3;x1=rand(10,10);x2=rand(10,10);Y=a0+a1*x1+a2*x2;%加入随机噪声Y=Y+0.1*randn(size(y));%拟合函数形式f=@(k,x)k(1)+k(2)*x(:,1)+k(3)*x(:,2);x=[x1(:)x2(:)];k=lsqcurvefit(f,[1111],x,Y(:))n=size(x,1);plot(1:n,Y(:),'bo',1:n,f(k,x),'r:.')运行结果k=1.03091.97822.9800分别对应a0~a2,可见与原始系数比较吻合.
@延莎3780：spss 如何做加权最小二乘法 -
甄凤19725875818…… 线性回归是指你选择了何种模型(即方程类型),最小二乘法是计算和调整该模型参数的一种方法.两者概念上没有重叠.
@延莎3780：Eviews 8.0 怎么实现加权最小二乘回归分析? -
甄凤19725875818…… 中间部分左边“WEIGHTS”下面有选项“type”进行选择,然后＂WEIGHT series＂就会切换成可输入状态,输入你的权重序列即可.
@延莎3780：最小二乘法在回归分析中起什么作用 -
甄凤19725875818…… 采用最小二乘法进行回归分析,容易受到奇异点的影响;最小一乘法虽能很好地克服这一缺陷,但又存在计算困难.利用LINGO软件能够快速、准确地估计出最小一乘线性回归的参数,从而使其成为一种有效的参数估计方法.
@延莎3780：求最小二乘法四次回归系数计算公式 -
甄凤19725875818…… 这是一道线性最小二乘拟合问题. 在matlab里用一个命令就出结果了:(前提是已知多组x,y的向量) 编程如下: x=[ ]; y=[ ]; A=ployfit(x,y,4) 得到答案依次是a4 a3 a2 a1 a0 这样答案就为:y=a4*x^4+a3*x^3+a2*x^2+a1*x+a0
甄凤19725875818…… 这个只能在回归分析里用,在分析里找线性回归,最下面有WLS Weight,这就是加权最小二乘估计.
@延莎3780：回归直线求法及过程? -
甄凤19725875818…… 经典最小二乘法是求直线回归方程的常用方法,但当数据中存在异常值时,这种方法较敏感,本文给出了二类求稳健回归直线的方法,并将它们统一在迭代再加权最小二乘统一算法之下,模拟结果及实例分析表明这些方法在抗异常值方面较最小二乘法为优.
@延莎3780：excel使用最小二乘法作回归曲线? -
甄凤19725875818…… 选择成对的数据列,将它们使用“X、Y散点图”制成散点图. 1.首先,我们打开excel,输入想要处理的数据.如下图,一般x轴数据在上,y轴数据在下. 2.我们选中这些数据,在菜单栏找到插入--散点图. 3.点击散点图,选中最常见的散点图即可,软件就会根据我们的数据绘制出想要的图表. 4.接下来,就到了比较重要的一步,我们在图表上画好的点上右击,跳出的菜单中有一个“添加趋势线”的选项. 5.选择“添加趋势线”,就会跳出下图小窗口,我们可以根据散点图的趋势来选择添加相应的趋势线,即回归分析类型.
@延莎3780：加权最小二乘回归是什么鬼 -
甄凤19725875818…… 除以总数
@延莎3780：加权最小二乘法权函数取值问题 -
甄凤19725875818…… 如果是一般的回归,那么加权最小二乘法取权仅仅是方程本身误差项的绝对值的倒数!两种方法: 1.蠢且勤快的方法:在回归结果窗口中按Estimate,改变你的回归项分别为“y*1/abs(resid) x1*1/abs(resid) x2*1/abs(resid)……”,当然要在做完...
@延莎3780：matlab加权最小二乘法线性回归应该用什么函数啊? -
甄凤19725875818…… 参考代码%生成测试数据a0=1;a1=2;a2=3;x1=rand(10,10);x2=rand(10,10);Y=a0+a1*x1+a2*x2;%加入随机噪声Y=Y+0.1*randn(size(y));%拟合函数形式f=@(k,x)k(1)+k(2)*x(:,1)+k(3)*x(:,2);x=[x1(:)x2(:)];k=lsqcurvefit(f,[1111],x,Y(:))n=size(x,1);plot(1:n,Y(:),'bo',1:n,f(k,x),'r:.')运行结果k=1.03091.97822.9800分别对应a0~a2,可见与原始系数比较吻合.
@延莎3780：spss 如何做加权最小二乘法 -
甄凤19725875818…… 线性回归是指你选择了何种模型(即方程类型),最小二乘法是计算和调整该模型参数的一种方法.两者概念上没有重叠.
@延莎3780：Eviews 8.0 怎么实现加权最小二乘回归分析? -
甄凤19725875818…… 中间部分左边“WEIGHTS”下面有选项“type”进行选择,然后＂WEIGHT series＂就会切换成可输入状态,输入你的权重序列即可.
@延莎3780：最小二乘法在回归分析中起什么作用 -
甄凤19725875818…… 采用最小二乘法进行回归分析,容易受到奇异点的影响;最小一乘法虽能很好地克服这一缺陷,但又存在计算困难.利用LINGO软件能够快速、准确地估计出最小一乘线性回归的参数,从而使其成为一种有效的参数估计方法.
@延莎3780：求最小二乘法四次回归系数计算公式 -
甄凤19725875818…… 这是一道线性最小二乘拟合问题. 在matlab里用一个命令就出结果了:(前提是已知多组x,y的向量) 编程如下: x=[ ]; y=[ ]; A=ployfit(x,y,4) 得到答案依次是a4 a3 a2 a1 a0 这样答案就为:y=a4*x^4+a3*x^3+a2*x^2+a1*x+a0
