Ich verwende lineare Regression, um Werte zu schätzen, die in Wirklichkeit immer nicht negativ sind. Die Prädiktorvariablen sind ebenfalls nicht negativ. Zum Beispiel die Anzahl der Bildungsjahre und das Alter zurückführen, um das Gehalt vorherzusagen. Alle Variablen sind in diesem Fall immer nicht...
Ich führe einige Regressionen durch und habe mich, da ich auf der sicheren Seite sein wollte, entschlossen, durchgehend HAC-Standardfehler (Heteroskedasticity & Autocorrelation Consistent) zu verwenden. Es kann einige Fälle geben, in denen keine serielle Korrelation vorliegt. Ist das sowieso...
Ich habe die folgende Frage zur Hand. Angenommen, repräsentieren eine Reihe von bi-variablen Beobachtungen auf so dassUnter welchen Bedingungen ist die Regressionslinie für das kleinste Quadrat von auf identisch mit der Linie für die geringste absolute Abweichung?(x1,y1) , (x2,y2) , ⋯ ,...
Ich habe eine Frage zum Steigungskoeffizienten von OLS im Vergleich zu dem für die Quantilregression, wenn homoskedastische Fehlerterme auftreten. Das Bevölkerungsmodell könnte folgendermaßen aussehen: yich=β0+β1xich+uichyich=β0+β1xich+uichy_i = \beta_0 + \beta_{1}x_i + u_i wobei iid...
Diese Frage scheint grundlegend genug zu sein, dass ich überzeugt bin, dass sie hier irgendwo beantwortet wurde, aber ich habe sie nicht gefunden. Ich verstehe, dass, wenn die abhängige Variable in einer Regression normal verteilt ist, die maximale Wahrscheinlichkeit und die gewöhnlichen kleinsten...
Ich habe gelesen, dass das R-Quadrat für nichtlineare Modelle ungültig ist, da die Beziehung, die SSR + SSE = SSTotal ist, nicht mehr gilt. Kann jemand erklären, warum das so ist? SSR und SSE sind nur die quadratischen Normen der Regressions- und Restvektoren, deren icht hichthi^{th} Komponenten...
Ich weiß, dass dies eine dumme Frage ist, da ich die Theorie der instrumentellen Variablen und der zweistufigen Regression kenne. Trotzdem habe ich nie eine klare Antwort auf Folgendes gesehen: Angenommen, Sie haben eine Endogenität aufgrund einer nicht beobachteten Variablen, die mit einem der...
Ich begann über Panel-Regressionsmodelle zu lesen. Ich bin jedoch etwas verwirrt über die unterschiedlichen Modellspezifikationen im Modell mit festen Effekten: Bedeutet eine Regression des Panels mit festen Effekten immer, dass ich Dummy-Variablen für die Querschnitte einführe (z. B. für jedes...
Es ist kein Fall aus der realen Welt, aber nehmen wir an, wir haben Beobachtungen und Variablen, da , wenn die Entwurfsmatrix ist, eine quadratische Matrix ist. Was bedeutet das statistisch? , wenn nicht existiert?nnnkkkk = n - 1k=n- -1k= n - 1 X.X.X(X.'X.)(X.'X.)(X'X)(X.'X.)- 1(X.'X.)-...
Diese Frage ergibt sich aus der Diskussion nach einer vorherigen Frage: Welche Verbindung besteht zwischen partiellen kleinsten Quadraten, reduzierter Rangregression und Hauptkomponentenregression? Für die Hauptkomponentenanalyse ist ein häufig verwendetes Wahrscheinlichkeitsmodell wobei , \ mathbf...
Unter der Annahme, dass es sich um eine zugrunde liegende Beziehung zwischen zwei Variablen in einer OLS-Regression handelt [Nullhypothesentest], wie wirkt sich dann die Verdoppelung der Stichprobengröße auf den p-Wert aus? (unter der Annahme, dass die ursprüngliche Stichprobe repräsentativ für die...
Die traditionelle Kammregressionsschätzung ist β^ridge=(XTX+λI)−1XTYβ^ridge=(XTX+λI)−1XTY \hat{\beta}_{ridge} = (X^TX+\lambda I)^{-1} X^T Y ergibt sich aus dem Hinzufügen des .λ||β||22λ||β||22\lambda ||\beta||^2_2 Ich habe mich bemüht, Literatur über die Regularisierung auf einen bestimmten...
Hintergrund: Die kleinste quadratische Fehleranpassung gibt es schon seit einiger Zeit. Laplace, PS "Des méthodes analytiques du Calcul des Probabilités." CH. 4 in Théorie analytique des probabilités, Livre 2, 3. Aufl. Paris: Kurier, 1820. Gauß, CF "Theoria Kombination ist obsevationum...
Ich verstehe das Konzept des Bias-Varianz-Kompromisses. Eine nach meinem Verständnis basierende Verzerrung stellt den Fehler dar, weil ein einfacher Klassifikator (z. B. linear) verwendet wird, um eine komplexe nichtlineare Entscheidungsgrenze zu erfassen. Daher habe ich erwartet, dass der...
Kürzlich habe ich eine Arbeit gelesen, in der in einer Zeitreihe Daten gemäß der Gleichung OLS wurde hier (mit dem Befehl in R) verwendet, um den Koeffizienten von . Ist es statistisch korrekt?Yt=β1Yt−1+β2X+ε.Yt=β1Yt−1+β2X+ε. Y_t=\beta_1 Y_{t−1}+\beta_2X+\varepsilon. lm()Yt−1Yt−1Y_{t-1} Ich...
Sehr grundlegende Frage hier, aber ich möchte verstehen (nicht mathematisch), wie die Tatsache, eine "Strafe" (Summe der quadratischen Koeffizienten mal Skalar) zur verbleibenden Quadratsumme hinzuzufügen, große Koeffizienten reduzieren kann? Vielen Dank