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残差回归法
回归
标准差(S.E. of regression )怎样计算,公式是什么?
答:
回归
标准差反映的是各变量值与其平均数的平均差异程度,表明其平均数对各变量值的代表性强弱;公式:各变量值与其平均数的差的平方和再求平均数,是方差,方差开平方就是标准差。SE of regression 是标准误,其计算公式为RSS除以(n-k)(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。RSS是
残差
平方和即Sum ...
ols法是使
残差
平方和最小化的估计
方法
答:
ols法是使
残差
平方和最小化的估计
方法
如下:最小二乘法作为一种常见的数学优化方法,其核心思想是通过对残差平方和的最小化来进行估计。这里我们将对线性条件下的最小二乘做相关说明与介绍,即 Ordinary Least Square(OLS) 普通最小二乘。线性
回归
:我们通过一个线性回归的例子来引入介绍OLS。这里有一...
计量经济学中ols估计和固定效应模型有什么区别?
答:
Robust稳健标准误回归 如果检验显示有异方差问题,可使用Robust稳健标准误
回归法
进行研究。此种研究方法是当前最为流行也最为有效的处理办法。FGLS回归 如果发现有异方差问题,还可使用FGLS法进行分析,以处理异方差问题。FGLS是这样的一类思路,即对于
残差
值越大的点,给予越小的权重,从而解决异方差问题,...
ols,gls,fgls和wls的区别
答:
一、
方法
上的区别 GLS是(广义最小二乘估计量)是一种常见的消除异方差的方法.它的主要思想是为解释变量加上一个权重,从而使得加上权重后的
回归
方程方差是相同的.因此在GLS方法下我们可以得到估计量的无偏和一致估计,并可以对其进行OLS下的t检验和F检验。二、概念上的区别 OLS是最小二乘法,用于一元...
为什么在研究经济变量之间的非确定性关系时,
回归
分析是唯一可用的分析方...
答:
在统计学中,
回归
分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析
方法
。回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。方法有各种各样...
逐步
回归法
每轮可以选几个变量
答:
逐步
回归法
每轮可以选七个变量。直接用逐步回归法后有7个变量能进入最终方程,也检验了方程的
残差
,是平稳的。逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型,每引入一个解释变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验。确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。
回归
直线方程的计算
方法
答:
数学表达:Yi-y^=Yi-a-bXi.总离差不能用n个离差之和来表示,通常是用离差的平方和即(Yi-a-bXi)^2计算。即作为总离差,并使之达到最小,这样
回归
直线就是所有直线中除去最小值的那一条。这种使“离差平方和最小”的
方法
,叫做最小二乘法。用最小二乘法求回归直线方程中的a,b有图一和图二...
Fama-Macbeth中的两步
回归
的原理分别是什么?
答:
Fama-Macbeth中的两步回归的原理分别如下所示:组成部分:因为这对于在统计上推断参数的显著性(比如计算 t-statistic,或者求解置信区间)至关重要。没有正确的 standard errors,这一切都无从谈起。
残差
收益率在截面上相关性造成传统截面
回归法
中回归系数的 standard errors 被低估,而 Fama-MacBeth 有效...
残差
服从 logistic 分布 怎么统计
答:
Logistic
回归
模型的适用条件 1 因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率,并且是数值型变量。但是需要注意,重复计数现象指标不适用于Logistic回归。2
残差
和因变量都要服从二项分布。二项分布对应的是分类变量,所以不是正态分布,进而不是用最小二乘法,而是最大似然法来解决方程估计和检验问题。3 ...
分位数
回归法
中分为点的是指什么?
答:
分位点是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。分位数回归是对以古典条件均值模型为基础的最小二乘法的延伸,它用几个分位函数来估计整体模型。分位数
回归法
的特殊情况就是中位数回归(最小一乘回归),用对称权重解决
残差
最...
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