Howtosignalprocessing
- Jak wybrać ciężary do ważonych najmniejszych kwadratów?
- Czy WLS jest bardziej wydajne niż OLS?
- Kiedy powinienem używać ważonych najmniejszych kwadratów?
- Co jest ważona metoda najmniejszych kwadratów?
Jak wybrać ciężary do ważonych najmniejszych kwadratów?
Regresja ważonych najmniejszych kwadratów (WLS) nie jest modelem transformowanym. Zamiast tego po prostu traktujesz każdą obserwację jako mniej lub bardziej pouczającą o podstawowym związku między x i y. Te punkty, które są bardziej pouczające, mają większą „wagę”, a te, które są mniej pouczające, mają mniejszą wagę.
Czy WLS jest bardziej wydajne niż OLS?
Zastosowanie WLS może być uzasadnione, jeśli uważasz, że różne obserwacje mają różne wariancje błędów, i.mi. Var (ε1) =… = var (εn) nie utrzymuje. Wtedy WLS może być bardziej wydajny niż OLS (o ile możesz uzyskać wagi, które są w przybliżeniu proporcjonalne do odwrotnych wariancji błędów).
Kiedy powinienem używać ważonych najmniejszych kwadratów?
Jeśli standardowe odchylenie błędów losowych w danych nie jest stałe na wszystkich poziomach zmiennych objaśniających, stosowanie ważonych najmniejszych kwadratów z ciężarami, które są odwrotnie proporcjonalne do wariancji na każdym poziomie zmiennych objaśniających daje możliwe oszacowania parametrów możliwe.
Co jest ważona metoda najmniejszych kwadratów?
Ważone najmniej kwadratów (WLS), znane również jako ważona regresja liniowa, jest uogólnieniem zwykłych najmniejszych kwadratów i regresji liniowej, w której znajomość wariancji obserwacji jest włączana do regresji. WLS jest również specjalizacją uogólnionych najmniejszych kwadratów.
