Questions marquées «least-squares»

Fait référence à une technique d'estimation générale qui sélectionne la valeur du paramètre pour minimiser la différence au carré entre deux quantités, telles que la valeur observée d'une variable, et la valeur attendue de cette observation conditionnée à la valeur du paramètre. Les modèles linéaires gaussiens sont ajustés par les moindres carrés et les moindres carrés est l'idée sous-jacente à l'utilisation de l'erreur quadratique moyenne (MSE) comme moyen d'évaluer un estimateur.

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Références en ligne donnant une introduction à OLS
J'ai commencé à étudier les estimateurs des moindres carrés ordinaires (OLS) et j'en suis encore au tout début. J'ai déjà acheté des livres d'économétrie mais je n'ai rien trouvé en ligne. Je me demandais donc s'il existe un site Web, une page d'accueil ou d'autres ressources en ligne qui expliquent …
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Quand les moindres carrés seraient-ils une mauvaise idée?
Si j'ai un modèle de régression: où et ,Oui= Xβ+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V [ε]=Iré∈ 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) quand utiliser , l'estimateur des moindres carrés ordinaire de , serait-il un mauvais choix pour un estimateur?βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}}ββ\beta J'essaie …
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Pourquoi l'estimateur OLS du coefficient AR (1) est-il biaisé?
J'essaie de comprendre pourquoi OLS donne un estimateur biaisé d'un processus AR (1). Considérez Dans ce modèle, l'exogénéité stricte est violée, c'est-à-dire que et sont corrélés mais et sont pas corrélés. Mais si cela est vrai, pourquoi la dérivation simple suivante ne tient-elle pas? ytεtyt-1εtplim βytϵt=α+βyt−1+ϵt,∼iidN(0,1).yt=α+βyt−1+ϵt,ϵt∼iidN(0,1). \begin{aligned} y_{t} &= \alpha …
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Calcul des valeurs de p dans les moindres carrés contraints (non négatifs)
J'utilise Matlab pour effectuer des moindres carrés sans contrainte (moindres carrés ordinaires) et il génère automatiquement les coefficients, les statistiques de test et les valeurs de p. Ma question est, lors de l'exécution des moindres carrés contraints (coefficients strictement non négatifs), il ne produit que les coefficients, SANS statistiques de …
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L'indépendance moyenne conditionnelle implique l'impartialité et la cohérence de l'estimateur OLS
Considérons le modèle de régression multiple suivant:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Ici, est un vecteur de colonne ; une matrice ; a vecteur de colonne; a matrice; a vecteur de colonne; et , le terme d'erreur, un vecteur de colonne .OuiYYn × 1n×1n\times 1XXXn × ( k + 1 )n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta( k + 1 …
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Comment intégrer une valeur aberrante innovante à l'observation 48 dans mon modèle ARIMA?
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble de données d'origine. Comment …
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 
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relation entre
Une question très basique concernant les régressions R2R2R^2 des OLS exécuter la régression OLS y ~ x1, nous avons un R2R2R^2 , disons 0,3 exécuter la régression OLS y ~ x2, nous avons un autre R2R2R^2 , disons 0,4 maintenant nous exécutons une régression y ~ x1 + x2, quelle …
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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …
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 
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