什么是加权最小二乘法,它可以解决什么问题？最小二乘法是一种数学优化技术 ， 它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配 。
最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小 。
最小二乘法通常用于曲线拟合 。很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达 。
什么是加权最小二乘法 ， 它的基本思想是什么【加权最小二乘法】这是一个数学建模方法 。
基本上就是说假设存在一条直线，使得所有点到这个线距离的总和最小 。那么这个成立的话这条线就是最优模型 。
其他自行百度 。
加权最小二乘法最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配 。
最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小 。
最小二乘法通常用于曲线拟合 。很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达 。
加权最小二乘法是对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数 。
加权最小二乘法和普通最小二乘法有何差异？？？
文章插图
普通的最小二乘法是最基本的 。所谓的加权最小二乘法，就是在普通最小二乘法的基础上，加上一些特殊的条件，把一些数据的地位加权，相当于这些数据重复使用 ， 所以在计算中，他们的作用就比其它数据重要了 。使用最小二乘法需要一些前提，数据大多数时候是满足这些条件的 。但有时候这些条件是不能满足的 ， 这时需要对原始数据作适当变换，让他符合最小二乘法的使用条件，然后继续使用最小二乘法 。扩展资料：一般最小二乘法将时间序列中的各项数据的重要性同等看待，而事实上时间序列各项数据对未来的影响作用应是不同的 。一般来说，近期数据比起远期数据对未来的影响更大 。因此比较合理的方法就是使用加权的方法，对近期数据赋以较大的权数，对远期数据则赋以较小的权数 。如果结果变量的期望值E[Yi]=μ和关系函数的形式f()是已知的，这就是一个非常直观的估计过程 。不幸的是 。尽管方差结构与均值函数的相关性非常普遍 ， 但是相对来说 ， 我们不太知道这一相关的确切形式 。参考资料来源：百度百科-加权最小二乘法
求教大神用最通俗的语言解释一下 迭代加权最小二乘法最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配.最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小.最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达.比如从最简单的一次函数y=kx+b讲起已知坐标轴上有些点(1.1,2.0),(2.1,3.2),(3,4.0),(4,6),(5.1,6.0),求经过这些点的图象的一次函数关系式.当然这条直线不可能经过每一个点,我们只要做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可,这这就需要用到最小二乘法的思想.然后就用线性拟合来求.
计量经济学 加权最小二乘法WLS 参数估计手工计算就要写公式了，而百度是没法写公式的
加权最小乘法 wls 什么时候用最小二乘法是加权最小二乘法的特例 。使用最小二乘法需要一些前提，数据大多数时候是满足这些条件的 。但有时候这些条件是不能满足的，这时需要对原始数据作适当变换，让他符合最小二乘法的使用条件，然后继续使用最小二乘法 。从整体上看，在处理数据前作的处理相当于在数据上加权，这个时候就把整个处理过程（包括数据事前的变换以及后来运用最小二乘法）看作加了权的最小二乘法 。从这个意义上讲，加权最小二乘法就是最小二乘法 。
OLS PLS WLS 普通最小二乘法 偏最小二乘法 加权最小二乘法有什么区别，就在于这个偏字,主要是偏最小二乘法比最小二乘法多了一项主成分分析而已
SPSS中异方差如何用WLS加权最小二乘消除不用SPSS, 只能给出理论指导.
WLS解决异方差的仅限特定情况, 赋权回归后如果依然异方差应转用其它方法.
F值作为检测多元显著性的指标和异方差没关系.
eviews6中如何用WLS估计即加权最小二乘法来改变权重，即如何改变权重，来使得异方差得到修正GLS(广义最小二乘法)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.
最幽默的十大笑话
文章插图
1、一个胖子和一个瘦子开车路过山区，车子坏了，要等到下午才有人来修 。饥饿的两人爬过两座山，终于找到一个偏僻小镇 。镇上有小饭馆，可是他们走进一家，出来了，再进一家，又出来了…… 终于两人饿得瘫软在地，瘦子恳求到：“局长，没发票就没发票吧！”2、医院的小李哭丧着脸来找院长 ， 小李:“院长 ， 我要辞职，我受不了了”院长:“怎么了年轻人，你在尿检科工作很出色呀，为什么要辞职呢？”小李:“你是知道的，我是刚换了工作过来的，我以前养成的职业习惯 ， 使我不适合干尿检这一行！”院长:“你原来干什么工作的？”小李:“品酒师”院长:“呕~”3、向同事倾诉，我以前拍照挺好看的 ， 现在 怎么越拍越丑了?。客碌厮担合衷诘南袼卦嚼丛礁吡?。4、停水几天了，大家做什么都只能用桶装水 。一女同事感慨桶装水又贵又不经用，说：“才开了一桶水，洗了把脸，就只剩半桶了！”另一同事说：“水还是很经用的，只是你脸大！"5、我：“服务员，我点的牛排都半个多小时了，还没有做好？现在已经深夜11点了！”服务员：“先生 ， 您不用担心，我们店是24小时营业的 。”我…6、去银行取款，过了限定的操作时间，银行卡被吞了，当时我整个人都是懵圈的状态 。工作人员跟我说：美女，您明天到柜台办理一下就可以了…… 我说：它吞了我的卡，卡里没几个钱，我再等等，或许它会嫌弃钱少，会给我吐出来的…… 工作人员说：它胃口好，不挑食，吃嘛嘛香！您放心，它绝对不会嫌肉少不吃的！7、高中时同桌是个漂亮的妹纸，她的手一到冬天就生冻疮溃烂得不成样子 。那时候学校是自带饭盒打饭，吃完了自己洗 。我看她手这个样子挺可怜，给她洗了两个冬天的饭盒 。有天晚自习时，她悄悄在我耳边说：“你愿意给我洗一辈子饭盒吗？”我一听就火了：“说好了冬天我洗，夏天你洗，你洗过？还想骗我洗一辈子，做梦！8、木兰替父从军前，特地到东市买了骏马 ， 到西市买了鞍鞯 ， 到南市买了辔头 ， 到北市买了长鞭 。将军听说后 ， 问：“木兰，你是女扮男装吧？”木兰惊讶道：“将军怎么知道？”将军说：“男人是不会为了买这点东西，连逛四个集市的 。”9、上夜班回来，在一楼停车，听见屋里有一小屁孩哭闹不停，他妈妈就骗他说外面有鬼 。本着助人为乐的精神 ， 我恐怖的嚎了一嗓子 ， 结果……里面俩人都哭了10、男A：我的血型是B型的，我老婆的血型也是B型的，生了个小孩 。男B：孩子不会是2B型的吧 。
有哪些经典爆笑段子？
文章插图
经典爆笑段子如下：1、晚上十点半的时候上海一个观众给家里打了个电话他爸接的：喂！爸，麻烦您十点四十五的时候打开电视播到东方卫视！孩子他爸当时就傻了?。汉⒆樱∧阍诩影喟 。【退阄腋愦蚩缡幽阋部床涣送踝越〉慕谀堪 。∷铀担好皇拢∥夜毕椎闶帐勇室彩呛玫穆铮?2、记得夏天的一天，下着好大的雨，美丽的她送了个很别致的纸盒子给我，我冲回家，用身体保护它 ， 打开后一看，?。。。?3、我认识的几个男光棍，他们每年情人节跑到各个超市里 ， 所有的巧克力都捏碎 。在超市里弄一个针，扎那些橡胶用品 。后来光棍节，他们觉得自己翻身了，这是我们的节日了，我们要出来干更加光荣的事，叫做拆散情侣，他们也是编组出来，而且以女生居多 。那天我就在威海路这儿，电视台门口 ， 有个女生把我认出来：“你是王自健吗 ， 能跟我照张相吗 。”我们正说着呢，突然冲过来一个女生，一推我，然后直接就哭了 ， 演技好的一塌糊涂，哭了：“亲爱的，她是谁？！”“普通观众，还能是谁 。”4、老婆，今儿这是怎么了，闷闷不乐的！老婆：撞衫了 。自?。耗闫匠２皇遣惶诤跽馐侣铮坷掀牛耗闶遣恢溃?跟人撞衫也就算了！我跟宜家的沙发撞衫了！我今天穿这衣服跟宜家那沙 发颜色一模一样！自?。喝四愣疾辉诤?nbsp;， 沙发你在乎什么？老婆：你是不知道 ， 我跟宜家的沙发这么一撞衫 ， 一个小伙子，咣！一屁股就坐我身上！5、班花值日扫地 。我决定调戏一下她 。当她扫到我这里时，我故意不起来 。她说：“起来下！”我挑了挑眉毛说：“就不起来，除非你拉我一把！”她眼带笑意道：“你硬不起来是吧？”我又说：“我就硬不起来！”她：“你有种大声说一次！”我真的大声道：“我硬不起来，怎麽着吧！”然后全班的人看着说，爆笑 。呃，好像有哪里不对的样子！
spss 如何做加权最小二乘法线性回归是指你选择了何种模型（即方程类型），最小二乘法是计算和调整该模型参数的一种方法 。两者概念上没有重叠 。
如何比较加权最小二乘的权数Y C X,W1就是你所要选择的权数第二种：在方程窗口中单击“Estimation”——“Option"按钮，并在权数变量栏里输入W1，然后确定
什么是加权最小二乘法，它的基本思想是什么
文章插图
加权最小二乘法是对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术 。线性回归的假设条件之一为方差齐性，若不满足方差齐性（即因变量的变异程度会随着自身的预测值或者其它自变量的变化而变化）这个假设条件时，就需要用加权最小二乘法（WLS）来进行模型估计 。加权最小二乘法（WLS）会根据变异程度的大小赋予不同的权重，使其加权后回归直线的残差平方和最?。佣Ｖち四Ｐ陀懈玫脑げ饧壑?。扩展资料在多重线性回归中，我们采用的是普通最小二乘法(OLS)估计参数，对模型中每个观测点是同等看待的 。但是在有些研究问题中，例如调查某种疾病的发病率，以地区为观测单位，地区的人数越多，得到的发病率就越稳定，因变量的变异程度就越?。厍耸缴伲玫降姆⒉÷示驮酱?。在这种情况下，因变量的变异程度会随着自身数值或者其他变量的变化而变化 ， 从而不满足残差方差齐性的条件 。为了解决这个问题，我们采用加权最小二乘法(WLS)的方法来估计模型参数，即在模型拟合时，根据数据变异程度的大小赋予不用的权重，对于变异程度较小 ， 测量更准确的数据赋予较大的权重，对于变异程度较大 ， 测量不稳定的数据则赋予较小的权重，从而使加权后回归直线的残差平方和最小 ， 确保模型有更好的预测价值 。参考资料来源：百度百科-加权最小二乘法
加权最小二乘法(WLS)加权最小二乘法(WLS)
如果模型被检验证明存在异方差性，则需要发展新的方法估计模型，最常用的方法是加权最小二乘法 。
加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数 。下面先看一个例子 。
原模型：，如果在检验过程中已经知道：
,
即随机误差项的方差与解释变量之间存在相关性，模型存在异方差 。那么可以用去除原模型，使之变成如下形式的新模型：
在该模型中，存在
(4.2.1)
即同方差性 。于是可以用普通最小二乘法估计其参数，得到关于参数的无偏的、有效的估计量 。这就是加权最小二乘法，在这里权就是 。
一般情况下，对于模型
(4.2.2)
若存在：
(4.2.3)
则原模型存在异方差性 。设
,
用左乘(4.2.2)两边，得到一个新的模型：
(4.2.4)
即
该模型具有同方差性 。因为
于是，可以用普通最小二乘法估计模型(4.2.4)，得到参数估计量为：
(4.2.5)
这就是原模型(2.6.2)的加权最小二乘估计量，是无偏的、有效的估计量 。
如何得到权矩阵W？仍然是对原模型首先采用普通最小二乘法，得到随机误差项的近似估计量 ， 以此构成权矩阵的估计量，即
(4.2.6)
当我们应用计量经济学软件包时，只要选择加权最小二乘法，将上述权矩阵输入，估计过程即告完成 。这样 ， 就引出了人们通常采用的经验方法 ， 即并不对原模型进行异方差性检验，而是直接选择加权最小二乘法，尤其是采用截
普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系最小二乘法是加权最小二乘法的特例 。
使用最小二乘法需要一些前提，数据大多数时候是满足这些条件的 。但有时候这些条件是不能满足的，这时需要对原始数据作适当变换，让他符合最小二乘法的使用条件，然后继续使用最小二乘法 。
从整体上看，在处理数据前作的处理相当于在数据上加权，这个时候就把整个处理过程（包括数据事前的变换以及后来运用最小二乘法）看作加了权的最小二乘法 。从这个意义上讲 ， 加权最小二乘法就是最小二乘法 。
什么是加权最小二乘法，着急，请会的人迅速加权最小二乘法是对原模型进行加权 ， 使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术 。
存在异方差时,为什么加权最小二乘法比普通 最小二乘法要好?因为加权最小二乘将待估计参数的估计方差的各分量变为了不相关的 。
加权最小二乘法权函数取值问题如果是一般的回归，那么加权最小二乘法取权仅仅是方程本身误差项的绝对值的倒数！
两种方法：
1.蠢且勤快的方法：在回归结果窗口中按Estimate，改变你的回归项分别为“y*1/abs(resid) x1*1/abs(resid) x2*1/abs(resid)……”，当然要在做完你的OLS后马上做，否则你的resid序列就不是你所要的误差序列了 。
2.聪明且懒的方法：你先用你所需要用的变量做一下OLS回归，然后在回归结果窗口里按Proc，选择下拉菜单里面的Make residual Serias，给个单字母的序列名字，这样可以生成一个误差序列，然后再在你的回归结果窗口中按Estimate选择Options ， 在Weighted LS/TSLS前画挑，并且在Weight后面的空白处填写：1/abs（刚才起的序列名字）然后就ok了 。
我用的是EViews5，如果你用的是3.0那么我叫不准是不是和我所给的选项位置一样，不过英文表达是一样一样的
eviews中如何用广义最小二乘法估计原模型？你可以先得到广义变换的系数，然后用变化后的数据进行回归就可以了 。
Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包 。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察” 。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具 。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系 ， 并用得到的关系去预测数据的未来值 。Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等 。
EVIEWS做最小二乘法怎么做?高人指点,急!急!急!请按照如下顺序操作：1、EVIEW中使用的数据必须存放在文件中，所以第一步是建议一个文件，单击主窗口的File、一级子菜单NEW、二级子菜单Workfile 。
2、选择数据类型，EVIEW有8种可选的数据类型 ， 根据你的题目，需要选Annual，也就是年度数据 。
3、输入数据的起止时间，输入后点击OK 。
4、通过键盘输入数据，根据你自己的题目可以设定GDP为x，人居可支配收入（DPI）为Y.在主窗口打开QUICK，接着选择EMPTY GROUP，在上方灰色空格输入y，按回车键 。利用上下箭头分别输入y值 。需要注意的是，输入y的最后一个样本数据后，仍需要按一下向下的箭头 。
使用同样的方法输入x.
5、做回归，操作：二级窗口－proc-make equation选择ok即出现了结果 。
以上讲的是最简单的一种，复杂的你可以阅读书刊，如张晓峒主编的计量经济学基础 ， 南开大学出版社 。
计量经济学关于根据Eviews软件中的t、F统计量计算方法、公式、步骤这题我们也出过类似的
T统计量=对应系数/对应se 。相当于做系数=0的t检验，系数就是报告的coefficient，se就是报告的std error 。
F统计量=R2*(n-k-1)/（（1-R2）*k） 相当于做全部系数等于零的检验 。在这里k是解释变量个数，你这里是3个解释变量，n是在这个回归里包括的观测值，上面也给了，R2就是你这里的报告出来的R-SQUARED（非调整的） 。
Eviews7中如何进行加权最小二乘法打个比方对y=bx+c进行加权最小二乘法回归，在eviews的命令行里输入以下代码回车
ls(w=1/abs(resid)) y c x
EViews7.0 如何做加权最小二乘法消除异方差对于Eviews6.0来说 ， 可以在option里找到加权最小二乘法的选项 。
但对于Eviews7.0,界面变化了，原来option里的选项取消了 。
这时，无法使用菜单操作来实现加权最小二乘法，可以使用命令方式：
dataw1,这是生成一个名字为w1的权数序列，然后，
w1=1/abs(resid) ， 这是计算了权数 ， 残差绝对值的倒数 。
ls(w=w1)ycx,这就是加权最小二乘法的命令方式)
希望对你有帮助，统计人刘得意！
eviews7中怎样用加权最小二乘法做异方差的修正？麻烦用截图解答，谢谢啦 。
文章插图
对于Eviews6.0来说，可以在option里找到加权最小二乘法的选项 。但对于Eviews7.0,界面变化了，原来option里的选项取消了 。这时，无法使用菜单操作来实现加权最小二乘法 ， 可以使用命令方式：data w1,这是生成一个名字为w1的权数序列，然后，w1=1/abs(resid)，这是计算了权数，残差绝对值的倒数 。ls(w=w1) y c x,这就是加权最小二乘法的命令方式)扩展资料：若线性回归模型存在异方差性，则用传统的最小二乘法估计模型，得到的参数估计量不是有效估计量，甚至也不是渐近有效的估计量；此时也无法对模型参数进行有关显著性检验 。对存在异方差性的模型可以采用加权最小二乘法进行估计 。异方差性的检测——White test在此检测中，原假设为：回归方程的随机误差满足同方差性 。对立假设为：回归方程的随机误差满足异方差性 。判断原则为：如果nR2>chi2 (k)，则原假设就要被否定，即回归方程满足异方差性 。在以上的判断式中，n代表样本数量，自由度为k（解释变量的个数） 。chi2（卡方统计）值可查表所得 。参考资料来源：百度百科-异方差参考资料来源：百度百科-加权
如何用eviews8加权最小二乘法使用标准差还逆标准差对于Eviews6.0来说，可以在option里找到加权最小二乘法的选项 。
但对于Eviews7.0,界面变化了，原来option里的选项取消了 。
这时，无法使用菜单操作来实现加权最小二乘法，可以使用命令方式：
dataw1,这是生成一个名字为w1的权数序列 ， 然后 ，
w1=1/abs(resid)，这是计算了权数，残差绝对值的倒数 。
ls(w=w1)ycx,这就是加权最小二乘法的命令方式)
希望对你有帮助 ， 统计人刘得意！