«least-squares» etiketlenmiş sorular

Bir değişkenin gözlenen değeri ve bu gözlemin parametre değeri üzerinde koşullandırılmış beklenen değeri gibi iki miktar arasındaki kare farkını en aza indirmek için parametre değerini seçen genel bir tahmin tekniğini ifade eder. Gauss lineer modeller, en küçük kareler ile uyumludur ve en küçük kareler, bir tahminciyi değerlendirmenin bir yolu olarak ortalama kare hatasının (MSE) kullanımının altında yatan fikirdir.

3
En küçük kareler ne zaman kötü bir fikir olurdu?
Bir regresyon modelim varsa: burada ve ,Y=Xβ+εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V[ε]=Id∈Rn×nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E[ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) ne zaman kullanarak ediyorum , en küçük kareler tahmincisi ait , bir tahmincisi için kötü bir seçim olabilir?βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}}ββ\beta En küçük kareler kötü çalışıyor bir örnek anlamaya çalışıyorum. …
3
AR (1) katsayısının OLS tahmincisi neden taraflı?
OLS'un neden AR (1) sürecinin taraflı bir tahmincisi verdiğini anlamaya çalışıyorum. Düşünmek ytεt= α + βyt - 1+εt,~ben ben dN-( 0 , 1 ) .yt=α+βyt−1+ϵt,ϵt∼iidN(0,1). \begin{aligned} y_{t} &= \alpha + \beta y_{t-1} + \epsilon_{t}, \\ \epsilon_{t} &\stackrel{iid}{\sim} N(0,1). \end{aligned} Bu modelde katı dışsallık ihlal edilmiştir, yani ytyty_t ve εtϵt\epsilon_t korelasyonlu …
4
Hatalar normal olarak dağıtılmadığında, En Küçük Kareler ve Maksimum Olabilirlik regresyon yöntemleri neden eşdeğer değildir?
Başlık her şeyi söylüyor. Modelin hataları normal olarak dağıtılırsa, En Küçük Kareler ve Maksimum Olabilirlik oranının regresyon katsayıları için aynı sonucu vereceğini anlıyorum. Ancak, hatalar normal olarak dağıtılmazsa ne olur? Neden iki yöntem artık eşdeğer değil?
3
Kısıtlanmış (negatif olmayan) en küçük karelerde p değerlerini hesaplama
Matlab'ı sınırsız en küçük kareler (sıradan en küçük kareler) gerçekleştirmek için kullanıyorum ve otomatik olarak katsayıları, test istatistiklerini ve p-değerlerini çıkarıyor. Benim sorum, kısıtlı en küçük kareler (kesinlikle negatif olmayan katsayılar) gerçekleştirildikten sonra, test istatistikleri, p-değerleri OLMADAN sadece katsayıları çıkarır. Önem sağlamak için bu değerleri hesaplamak mümkün müdür? Ve neden …
2
OLS kullanarak artıklardaki hatalar azaltılırken eğim neden her zaman tam olarak 1'dir?
R'deki bazı basit simülasyonları kullanarak hatalar ve artıklar arasındaki ilişkiyi deniyordum. Bulduğum bir şey, örnek boyutuna veya hata varyansına bakılmaksızın , modele uyduğunuzda eğim için her zaman tam olarak elde ediyorum.111 errors∼β0+β1×residualserrors∼β0+β1×residuals {\rm errors} \sim \beta_0 + \beta_1 \times {\rm residuals} İşte yaptığım simülasyon: n <- 10 s <- 2.7 …
2
Koşullu ortalama bağımsızlık, OLS tahmincisinin tarafsızlığını ve tutarlılığını ima eder
Aşağıdaki çoklu regresyon modelini düşünün:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Burada , bir sütun vektörüdür; bir matrisi; a sütun vektörü; a matrisi; a sütun vektörü; ve , hata terimi, bir sütun vektörü.YYYn×1n×1n\times 1XXXn×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta(k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1ZZZn×ln×ln\times lδδ\deltal×1l×1l\times 1UUUn×1n×1n\times1 SORU Öğretim görevlim, Ekonometriye Giriş ders kitabı , 3. baskı. James H. Stock ve Mark W. Watson, s. …
1
Genelleştirilmiş en küçük kareler: regresyon katsayılarından korelasyon katsayılarına mı?
Bir öngörücüye sahip en küçük kareler için: y= βx + ϵy=βx+εy = \beta x + \epsilon Eğer ve montajdan önce standart (yani ), o zaman:xxxyyy∼ N( 0 , 1 )~N-(0,1)\sim N(0,1) ββ\beta , Pearson korelasyon katsayısı ile aynıdır, .rrr ββ\beta yansıyan regresyonda aynıdır:x = βy+ ϵx=βy+εx = \beta y + …
1
ARIMA modelimdeki gözlem 48'e yenilikçi bir aykırı değeri nasıl dahil edebilirim?
Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
3
arasındaki ilişki
OLS regresyonlarının ile ilgili çok temel bir soruR,2R,2R^2 OLS regresyonunu çalıştırın y ~ x1, bir , diyelim ki 0.3R2R2R^2 OLS regresyonunu çalıştırın y ~ x2, başka bir , diyelim 0.4R2R2R^2 şimdi y ~ x1 + x2 gerilemesi yapıyoruz, bu regresyonun R karesi ne değer olabilir? Bence çoklu regresyon için 0.4'den …
4
R'de Kesikli Zaman Olay Geçmişi (Hayatta Kalma) Modeli
R'de ayrık zamanlı bir model yerleştirmeye çalışıyorum, ancak nasıl yapılacağından emin değilim. Bağımlı değişkeni farklı satırlarda, her bir zaman gözlemi için bir tane düzenleyebileceğinizi ve glmbir logit veya cloglog bağlantısıyla işlevi kullanabileceğinizi okudum. Bu anlamda, üç sütun vardır: ID, Event(her zaman atıl 1 ya da 0) ve Time Elapsedek olarak, …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
1
R doğrusal regresyon kategorik değişkeni “gizli” değer
Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.