Eviews7中如何進(jìn)行加權(quán)最小二乘法？例如，對(duì)于y=BX C的加權(quán)最小二乘回歸，在Eviews命令行中輸入以下代碼，輸入LS（w=1/ABS（resid））ycx基本思想是進(jìn)行加權(quán)。一般的最小二乘法

Eviews7中如何進(jìn)行加權(quán)最小二乘法？

例如，對(duì)于y=BX C的加權(quán)最小二乘回歸，在Eviews命令行中輸入以下代碼，輸入LS（w=1/ABS（resid））ycx

基本思想是進(jìn)行加權(quán)。一般的最小二乘法對(duì)時(shí)間序列中每個(gè)數(shù)據(jù)的重要性都是一視同仁的，但實(shí)際上時(shí)間序列中每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的影響應(yīng)該是不同的。一般來(lái)說(shuō)，近期數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的影響大于長(zhǎng)期數(shù)據(jù)。因此，更合理的方法是采用加權(quán)法，即對(duì)近期數(shù)據(jù)賦予較大的權(quán)重，對(duì)長(zhǎng)期數(shù)據(jù)賦予較小的權(quán)重。

什么是加權(quán)最小二乘法，它的基本思想是什么？

普通最小二乘估計(jì)是找到參數(shù)的估計(jì)值，使偏差的平方和最小化。各平方項(xiàng)的權(quán)重相同，這是常用的最小二乘回歸參數(shù)估計(jì)方法。在誤差項(xiàng)等方差不相關(guān)的條件下，普通最小二乘估計(jì)是回歸參數(shù)的最小方差線性無(wú)偏估計(jì)。然而，在異方差條件下，每一項(xiàng)在平方和中的地位是不一樣的。誤差項(xiàng)方差較大的項(xiàng)在殘差平方和中取較大值，起較大作用。因此，一般最小二乘估計(jì)的回歸線會(huì)拉到方差大的項(xiàng)目上，方差大的項(xiàng)目擬合度較好，方差小的項(xiàng)目擬合度較差。OLS仍然是無(wú)偏估計(jì)，但它不再是最小方差線性無(wú)偏估計(jì)。所以它是：給較大的殘差平方賦予較小的權(quán)重，給較小的殘差平方賦予較大的權(quán)重。通過(guò)這種方法，對(duì)殘差提供的信息的重要性進(jìn)行校正，提高了參數(shù)估計(jì)的精度。

加權(quán)最小二乘法：最小二乘法是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)，通過(guò)最小化誤差平方和，找到一組數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。

最小二乘法是用最簡(jiǎn)單的方法獲得一些絕對(duì)不可知的真值，并使誤差平方和最小。

最小二乘法通常用于曲線擬合。許多其它的優(yōu)化問(wèn)題也可以用最小能量或最大熵的最小二乘法來(lái)表示。

加權(quán)最小二乘法是對(duì)原模型進(jìn)行加權(quán)，使其成為無(wú)異方差的新模型，然后用普通最小二乘法估計(jì)其參數(shù)。

簡(jiǎn)述用加權(quán)最小二乘法消除一元線性回歸中的異方差的思想和方法？

最小二乘法是加權(quán)最小二乘法的特例。使用最小二乘法需要一些前提條件，而數(shù)據(jù)大多滿足這些條件。但有時(shí)這些條件不能得到滿足。此時(shí)需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖儞Q，使其滿足最小二乘法的條件，然后繼續(xù)使用最小二乘法?？偟膩?lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)處理前的處理相當(dāng)于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)。此時(shí)，整個(gè)處理過(guò)程（包括前期數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和后期最小二乘法的使用）被視為加權(quán)最小二乘法。從這個(gè)意義上說(shuō)，加權(quán)最小二乘法就是最小二乘法。

小白求問(wèn)一下加權(quán)最小二乘法是啥？

在樣本量足夠大的情況下，通過(guò)白檢驗(yàn)找出異方差的解釋變量，然后通過(guò)Glejser檢驗(yàn)找出殘差e隨解釋變量變化的函數(shù)形式。現(xiàn)在我們用函數(shù)平方根的倒數(shù)來(lái)估計(jì)它。