加权最小二乘法手写步骤
@祁姜6284：加权最小二乘法 -
越启15369426044…… 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.
@祁姜6284：加权最小二乘法和普通最小二乘法有何差异??? -
越启15369426044…… 普通的最小二乘法是最基本的.所谓的加权最小二乘法,就是在普通最小二乘法的基础上,加上一些特殊的条件,把一些数据的地位加权,相当于这些数据重复使用,所以在计算中,他们的作用就比其它数据重要了.
@祁姜6284：加权最小二乘法建立模型如何操作 -
越启15369426044…… 加权最小二乘法是对原模型加权,使之变成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.
@祁姜6284：spss 如何做加权最小二乘法 -
越启15369426044…… 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.
@祁姜6284：如何用eviews6.0版本做加权最小二乘法 -
越启15369426044…… 首先打开文件,到Quick-Estimate Equation 打开窗口,Specificaton窗口填写公式 ,Options 窗口中有一个Weighted LS/TSLS选项,选中,在下面填写权重,就可以进行估计了.
@祁姜6284：EViews7.0 如何做加权最小二乘法消除异方差 -
越启15369426044…… 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!
@祁姜6284：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 -
越启15369426044…… GLS(广义最小二乘法)是一种常见的消除异方差的方法.它的主要思想是为解释变量加上一个权重,从而使得加上权重后的回归方程方差是相同的.因此在GLS方法下我们可以得到估计量的无偏和一致估计,并可以对其进行OLS下的t检验和F检验.
@祁姜6284：可行的广义最小二乘法 广义最小二乘法 区别 -
越启15369426044…… 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...
@祁姜6284：Eviews中的怀特检验.结果如图,x4,x5,x6,x7为虚拟变量.x1,x2为普通的解释变量.这个结果我需要做加权吗 -
越启15369426044…… 格式:根据检验,nR^2为179.2259 , 自由度为21的 、显著性为5%的临界值 XX (你需要查表看下) (但是根据你的结果来看) nR^2大,拒绝原假设 ,所以存在异方差. 用加权最小二乘法加权 权重常用的是1/e 1/X X^-1/2 加权重的时候就是一般的回归套路(后两个),不过要在 在工作文件窗口中点Quick\Estimate Equation, 选择Options Weighted LS/TLS 复选框,在Weight 框中输 入分次输入权重 第一个要先输入以下内容,在进行上面的 直接在工作文件窗口中按Genr,在弹 出的窗口中, 在主窗口键入命令如下 e = resid
@祁姜6284：加权最小二乘法权函数取值问题 -
越启15369426044…… 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...
越启15369426044…… 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.
@祁姜6284：加权最小二乘法和普通最小二乘法有何差异??? -
越启15369426044…… 普通的最小二乘法是最基本的.所谓的加权最小二乘法,就是在普通最小二乘法的基础上,加上一些特殊的条件,把一些数据的地位加权,相当于这些数据重复使用,所以在计算中,他们的作用就比其它数据重要了.
@祁姜6284：加权最小二乘法建立模型如何操作 -
越启15369426044…… 加权最小二乘法是对原模型加权,使之变成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.
@祁姜6284：spss 如何做加权最小二乘法 -
越启15369426044…… 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.
@祁姜6284：如何用eviews6.0版本做加权最小二乘法 -
越启15369426044…… 首先打开文件,到Quick-Estimate Equation 打开窗口,Specificaton窗口填写公式 ,Options 窗口中有一个Weighted LS/TSLS选项,选中,在下面填写权重,就可以进行估计了.
@祁姜6284：EViews7.0 如何做加权最小二乘法消除异方差 -
越启15369426044…… 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!
@祁姜6284：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 -
越启15369426044…… GLS(广义最小二乘法)是一种常见的消除异方差的方法.它的主要思想是为解释变量加上一个权重,从而使得加上权重后的回归方程方差是相同的.因此在GLS方法下我们可以得到估计量的无偏和一致估计,并可以对其进行OLS下的t检验和F检验.
@祁姜6284：可行的广义最小二乘法 广义最小二乘法 区别 -
越启15369426044…… 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...
@祁姜6284：Eviews中的怀特检验.结果如图,x4,x5,x6,x7为虚拟变量.x1,x2为普通的解释变量.这个结果我需要做加权吗 -
越启15369426044…… 格式:根据检验,nR^2为179.2259 , 自由度为21的 、显著性为5%的临界值 XX (你需要查表看下) (但是根据你的结果来看) nR^2大,拒绝原假设 ,所以存在异方差. 用加权最小二乘法加权 权重常用的是1/e 1/X X^-1/2 加权重的时候就是一般的回归套路(后两个),不过要在 在工作文件窗口中点Quick\Estimate Equation, 选择Options Weighted LS/TLS 复选框,在Weight 框中输 入分次输入权重 第一个要先输入以下内容,在进行上面的 直接在工作文件窗口中按Genr,在弹 出的窗口中, 在主窗口键入命令如下 e = resid
@祁姜6284：加权最小二乘法权函数取值问题 -
越启15369426044…… 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...
