加权最小二乘法修正异方差权重是固定的吗

有两种方法：比如选择1/x作为权数,首先生成权数,GENRW1=1/X第一种：在命令窗口输入如下形式LS(W=W1)YCX,W1就是你所要选择的权数第二种：在方程窗口中单击“Estimation”——

异方差首先要看残差序列图,大概看一看与X是啥关系,再进行修正.当然也可以自己试一试,如选择1/X^3等等.在EQUATION（等式）框内输入：y/X^3cx/X^3就可以了吧.如果要按照你说的w2=1

white检验确定确实存在异方差后,使用加权最小二乘法解决.权重,可以是自变量某一个,也可以是额外指定权重变量,也可是自变量的函数.再问：即是说，如果我有2个解释变量，就只对其中的一个（X1）加权就行

这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好

请看下列连接!如何证明高斯—马尔可夫定理的无偏性和有效性（最小方差性）?

用所给数据,x,y代替N,Na,b代替Th,用matlab拟合：x=[51020304050];y=[3.87.61522.224.622];cftool打开拟合界面进行,结果为：Generalmod

求样本方差的目的是估计总体方差修正方差是总体方差的无偏估计,其公式为1/(n-1)sigma(Xi-X')^2这个是可以用数学方法证明1/nsigma(Xi-X')^2是样本方差,要小于总体方差.也可

这个有很多版本,不同的书有不同定义.一般来说：样本方差是：1/(n-1)sigma(Xi-X')^2（X'是样本均值）--------（1）但是有些书将样本方差定义为：1/nsigma(Xi-X')^

看你的目的是什么啦,如果仅仅估计参数,无论是异方差还是自相关,你的参数都是无偏的；但方差较大,预测准确度较低.你要克服异方差同时还有自相关,建议拟采用FGLS（可行广义二乘）,可同时达到目的.广义差分

加权树也叫概率树,采用树形图计算概率,可参考有关概率专著

权重不是怎么计算,你要问得更具体点,权重是人来定的,表示某些类型相同的东西各自的重要程度,你说的例子,并没有说清楚到底要计算什么权重,你只是给了各个路口的发案率,但具体要定什么东西的权重没有说清楚,下

权重是一个相对的概念,是针对某一指标而言.某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度.举个例子：你一学期的最终成绩中可能你的平时成绩占30%,期中考试占30%,期末考试占40%.最终年该比例算

lsycx进行普通最小二乘法回归,然后,在回归方程窗口,点estimation,点options,勾选加权最小二乘法,权数写1/abs(resid),确定即可.再问：那怎样预测呢再答：菜单上有个命令：

410--430之间吧有希望但是这是经验

没必要消除.可以用generalizedmethodofmoments(GMM)或者更简单的generalizedleastsquares（GLS）直接计算异方差.Eviews里应该有built-in

解题思路：设40个数为x1,x2,x3,...,x40所以x1^2+x2^2+x3^2+...+x40^2=56平均数是√2/2所以x1+x2+x3+...+x40=√2/2*40=20√2所以方差=

是标准差标准差（StandardDeviation）,也称均方差（meansquareerror）,是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,用σ表示.

异方差用WLS进行修正自相关用prais进行修正

可以你有数据的话可以帮你做因子分析再问：请问做回归分析可以吗？我怎么把数据给你？

答:定义设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X)或DX.即D(X)=E{[X-E(X)]^2},而σ(X)=D(X)^0.5（与X有