eviews8加权最小二乘法
@孙毕3583：用eviews8做加权最小二乘法估计 -
邓鸣18829121711…… 在weight这里选择加权的方法即可
@孙毕3583：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 -
邓鸣18829121711…… 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.
@孙毕3583：如何用eviews6.0版本做加权最小二乘法 -
邓鸣18829121711…… 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.
@孙毕3583：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 -
邓鸣18829121711…… 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
@孙毕3583：eviews 7.0 3阶段最小二乘法 -
邓鸣18829121711…… 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) ...
@孙毕3583：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 -
邓鸣18829121711…… 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
@孙毕3583：如何eviews8多元线性回归模型 -
邓鸣18829121711…… 【知识点】 若矩阵A的特征值为λ1,λ2,...,λn,那么|A|=λ1·λ2·...·λn 【解答】 |A|=1*2*...*n= n!设A的特征值为λ,对于的特征向量为α.则 Aα = λα 那么 (A²-A)α = A²α - Aα = λ²α - λα = (λ²-λ)α 所以A²-A的特征值为 λ²-λ,对应的特征向量为α A²-A的特征值为 0 ,2,6,...,n²-n 【评注】 对于A的多项式,其特征值为对应的特征多项式.线性代数包括行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化,二次型及应用问题等内容.
@孙毕3583：加权最小二乘法权函数取值问题 -
邓鸣18829121711…… 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...
@孙毕3583：加权最小二乘法 -
邓鸣18829121711…… 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.
@孙毕3583：用eviews8怎么做简单线性回归 -
邓鸣18829121711…… 你是8吗?导入数据后点击quickgraph能生成模型如果是最小二乘估计还有EstimateEquation输入ycx
邓鸣18829121711…… 在weight这里选择加权的方法即可
@孙毕3583：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 -
邓鸣18829121711…… 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.
@孙毕3583：如何用eviews6.0版本做加权最小二乘法 -
邓鸣18829121711…… 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.
@孙毕3583：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 -
邓鸣18829121711…… 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
@孙毕3583：eviews 7.0 3阶段最小二乘法 -
邓鸣18829121711…… 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) ...
@孙毕3583：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 -
邓鸣18829121711…… 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
@孙毕3583：如何eviews8多元线性回归模型 -
邓鸣18829121711…… 【知识点】 若矩阵A的特征值为λ1,λ2,...,λn,那么|A|=λ1·λ2·...·λn 【解答】 |A|=1*2*...*n= n!设A的特征值为λ,对于的特征向量为α.则 Aα = λα 那么 (A²-A)α = A²α - Aα = λ²α - λα = (λ²-λ)α 所以A²-A的特征值为 λ²-λ,对应的特征向量为α A²-A的特征值为 0 ,2,6,...,n²-n 【评注】 对于A的多项式,其特征值为对应的特征多项式.线性代数包括行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化,二次型及应用问题等内容.
@孙毕3583：加权最小二乘法权函数取值问题 -
邓鸣18829121711…… 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...
@孙毕3583：加权最小二乘法 -
邓鸣18829121711…… 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.
@孙毕3583：用eviews8怎么做简单线性回归 -
邓鸣18829121711…… 你是8吗?导入数据后点击quickgraph能生成模型如果是最小二乘估计还有EstimateEquation输入ycx
