Вопросы с тегом «least-squares»

Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot)...

Я читаю теорему Гасса-Маркова о википедии и надеялся, что кто-нибудь сможет помочь мне понять суть этой теоремы. Мы предполагаем, что линейная модель в матричной форме имеет вид: и мы ищем СИНИЙ, .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta В соответствии с этим я бы обозначил как "остаток", а...

Правда ли, что в предположениях Гаусса-Маркова обычный метод наименьших квадратов дает эффективные и объективные оценки? Так: для всех tЕ( тыT) = 0E(ut)=0E(u_t)=0 Ttt для t = sЕ( тыTUs) = σ2E(utus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 т = сt=st=s для т ≠ sЕ( тыTUs) = 0E(utus)=0E(u_tu_s)=0 т ≠ ыt≠st\neq s где...

Когда Y= Хβ+ еYзнак равноИксβ+еy = X\beta + e , задача наименьших квадратов, которая накладывает сферическое ограничение на значение может быть записана как для переопределенной системы. \ | \ cdot \ | _2 - евклидова норма вектора.δδ\deltaββ\betaмин ∥ у- Хβ∥22с . т .  ∥ β∥22≤ δ2мин⁡ | |Y-Иксβ|...

В методе наименьших квадратов мы хотим оценить неизвестные параметры в модели: YJ= α + βИксJ+ εJ( j = 1 ... n )YJзнак равноα+βИксJ+εJ(Jзнак равно1 ...N)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Как только мы это сделаем (для некоторых наблюдаемых значений), мы получим подогнанную...

Я знаю, что МНК беспристрастна, но не эффективна при гетероскедастичности в условиях линейной регрессии. В википедии http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error Оценщик MMSE асимптотически несмещен и сходится по распределению к нормальному распределению:...

Мой друг недавно спросил, что же такого обычного, в отношении наименьших квадратов. Похоже, мы ни к чему не привели в обсуждении. Мы оба согласились, что OLS является частным случаем линейной модели, она имеет много применений, хорошо известна и является частным случаем многих других моделей. Но...

Может кто-нибудь сказать мне, почему я получаю разные результаты от Rвзвешенных наименьших квадратов и ручного решения с помощью матричной операции ? В частности, я пытаюсь вручную решить , где - диагональная матрица весов, - матрица данных, - ответ вектор. W A bWAx=WbWAx=Wb\mathbf W \mathbf...

Допустим, у меня есть данные, которые имеют некоторую неопределенность. Например: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 Природой неопределенности могут быть, например, повторные измерения или эксперименты, или неопределенность измерительного прибора. Я хотел бы подогнать к нему кривую, используя...

Предположим следующую линейную зависимость: , где - зависимая переменная, - одна независимая переменная, а - термин ошибки.Y i X i u iYi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i Согласно Stock & Watson (Введение в эконометрику; глава 4 ), третье...

Хасти и Тибширани упоминают в разделе 4.3.2 своей книги, что в случае линейной регрессии подход наименьших квадратов фактически является частным случаем максимальной вероятности. Как мы можем доказать этот результат? PS: не жалейте математических...

В настоящее время я работаю над тем, как преобразовать два разных значения фосфора друг в друга. Фон Существует множество (экстракционных) методов измерения содержания фосфора в почве. В разных странах применяются разные методы, поэтому для сравнения коэффициента рождаемости в разных странах...