加权最小二乘法怎么取权数
@钦韦6694：怎样确定加权最小二乘法中的权数 - 作业帮
姓珊17250323271…… [答案] Y C X,W1就是你所要选择的权数第二种:在方程窗口中单击“Estimation”——“Option＂按钮,并在权数变量栏里输入W1,然后确定
@钦韦6694：加权最小二乘法权函数取值问题 -
姓珊17250323271…… 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...
@钦韦6694：加权最小二乘法 权重选择 -
姓珊17250323271…… 这个用eviews或者stata都比较方便 直接加个权重系数进行回归就ok了
@钦韦6694：eviews6中如何用WLS估计即加权最小二乘法来改变权重,即如何改变权重,来使得异方差得到修正
姓珊17250323271…… 有两种方法: 比如选择1/x作为权数,过程如下: 首先生成权数,GENR W1=1/X 第一种:在命令窗口输入如下形式LS(W=W1) Y C X,W1就是你所要选择的权数 第二种:在方程窗口中单击“Estimation”——“Option＂按钮,并在权数变量栏里输入W1,然后确定
@钦韦6694：无论{u}是否存在异方差性,用EViews练习加权最小二乘法估计模型,并用模型进行预测 -
姓珊17250323271…… ls y c x 进行普通最小二乘法回归,然后,在回归方程窗口,点estimation,点options,勾选加权最小二乘法,权数写1/abs(resid),确定即可.
@钦韦6694：加权最小二乘法 -
姓珊17250323271…… 最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达. 加权最小二乘法是对原模型进行加权,使之成为一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数.
@钦韦6694：eviews 7.0 3阶段最小二乘法 -
姓珊17250323271…… 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym);将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1).Y计= a0 + a1 X (式1-1) ...
@钦韦6694：SPSS中异方差如何用WLS加权最小二乘消除 -
姓珊17250323271…… 不用SPSS, 只能给出理论指导. WLS解决异方差的仅限特定情况, 赋权回归后如果依然异方差应转用其它方法. F值作为检测多元显著性的指标和异方差没关系.
@钦韦6694：EViews7.0 如何做加权最小二乘法消除异方差 -
姓珊17250323271…… 对于Eviews6.0来说,可以在option里找到加权最小二乘法的选项.但对于Eviews7.0,界面变化了,原来option里的选项取消了.这时,无法使用菜单操作来实现加权最小二乘法,可以使用命令方式:data w1,这是生成一个名字为w1的权数序列,然后,w1=1/abs(resid),这是计算了权数,残差绝对值的倒数.ls(w=w1) y c x,这就是加权最小二乘法的命令方式) 希望对你有帮助,统计人刘得意!
@钦韦6694：普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系 -
姓珊17250323271…… 最小二乘法是加权最小二乘法的特例. 使用最小二乘法需要一些前提,数据大多数时候是满足这些条件的.但有时候这些条件是不能满足的,这时需要对原始数据作适当变换,让他符合最小二乘法的使用条件,然后继续使用最小二乘法. 从整体上看,在处理数据前作的处理相当于在数据上加权,这个时候就把整个处理过程(包括数据事前的变换以及后来运用最小二乘法)看作加了权的最小二乘法.从这个意义上讲,加权最小二乘法就是最小二乘法.
姓珊17250323271…… [答案] Y C X,W1就是你所要选择的权数第二种:在方程窗口中单击“Estimation”——“Option＂按钮,并在权数变量栏里输入W1,然后确定
@钦韦6694：加权最小二乘法权函数取值问题 -
姓珊17250323271…… 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...
@钦韦6694：加权最小二乘法 权重选择 -
姓珊17250323271…… 这个用eviews或者stata都比较方便 直接加个权重系数进行回归就ok了
@钦韦6694：eviews6中如何用WLS估计即加权最小二乘法来改变权重,即如何改变权重,来使得异方差得到修正
姓珊17250323271…… 有两种方法: 比如选择1/x作为权数,过程如下: 首先生成权数,GENR W1=1/X 第一种:在命令窗口输入如下形式LS(W=W1) Y C X,W1就是你所要选择的权数 第二种:在方程窗口中单击“Estimation”——“Option＂按钮,并在权数变量栏里输入W1,然后确定
@钦韦6694：无论{u}是否存在异方差性,用EViews练习加权最小二乘法估计模型,并用模型进行预测 -
姓珊17250323271…… ls y c x 进行普通最小二乘法回归,然后,在回归方程窗口,点estimation,点options,勾选加权最小二乘法,权数写1/abs(resid),确定即可.
@钦韦6694：加权最小二乘法 -
姓珊17250323271…… 最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达. 加权最小二乘法是对原模型进行加权,使之成为一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数.
@钦韦6694：eviews 7.0 3阶段最小二乘法 -
姓珊17250323271…… 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym);将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1).Y计= a0 + a1 X (式1-1) ...
@钦韦6694：SPSS中异方差如何用WLS加权最小二乘消除 -
姓珊17250323271…… 不用SPSS, 只能给出理论指导. WLS解决异方差的仅限特定情况, 赋权回归后如果依然异方差应转用其它方法. F值作为检测多元显著性的指标和异方差没关系.
@钦韦6694：EViews7.0 如何做加权最小二乘法消除异方差 -
姓珊17250323271…… 对于Eviews6.0来说,可以在option里找到加权最小二乘法的选项.但对于Eviews7.0,界面变化了,原来option里的选项取消了.这时,无法使用菜单操作来实现加权最小二乘法,可以使用命令方式:data w1,这是生成一个名字为w1的权数序列,然后,w1=1/abs(resid),这是计算了权数,残差绝对值的倒数.ls(w=w1) y c x,这就是加权最小二乘法的命令方式) 希望对你有帮助,统计人刘得意!
@钦韦6694：普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系 -
姓珊17250323271…… 最小二乘法是加权最小二乘法的特例. 使用最小二乘法需要一些前提,数据大多数时候是满足这些条件的.但有时候这些条件是不能满足的,这时需要对原始数据作适当变换,让他符合最小二乘法的使用条件,然后继续使用最小二乘法. 从整体上看,在处理数据前作的处理相当于在数据上加权,这个时候就把整个处理过程(包括数据事前的变换以及后来运用最小二乘法)看作加了权的最小二乘法.从这个意义上讲,加权最小二乘法就是最小二乘法.
