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求助;关于加权最小二乘法权重系数的问题
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这个帖子发布于11年零8天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
进来看文献中加权最小二乘法进行线性回归，权重因子通常为 1/y2.请问加权最小二乘法的权重有几种，选择原则是什么？
不知道邀请谁？试试他们
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建议看一下经济计量学相关内容特别是异方差部分
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关于丁香园标准的线性回归模型的假设之一是因变量方差齐性，即因变量或残差的方差不随自身预测值或其他自变量的值变化而变化。但是有时候，这种情况会被违反，称为异方差性，比如因变量为储蓄额，自变量为家庭收入，显然高收入家庭由于有更多的可支配收入，因此储蓄额差异较大，而低收入家庭由于没有过多的选择余地，因此储蓄会比较有计划和规律。异方差性如果还是使用普通最小二乘法进行估计，那么会造成以下问题
1.估计量仍然具有无偏性，但是不具备有效性2.变量的显著性检验失去意义3.由于估计量变异程度增大，导致模型预测误差增大，精度降低如何辨别是否存在异方差性呢？1.根据专业经验判断，如上例中的储蓄额和家庭收入2.做自变量和残差的散点图，看是否具有某种趋势3.使用假设检验，例如Park-Gleiser检验、Goldfeld-Quandt检验、怀特检验等。异方差的修正可以使用加权最小二乘法，基本思路是根据变异大小对相应的数据赋予不同的权重，对变异较小的赋予较大的权重，对变异较大的赋予较小的权重，使模型趋于平衡。在SPSS中，加权最小二乘法有两个过程可以操作，一个是在线性回归中直接加入WLS权重，该功能主要是针对权重已知的情况下，如果权重未知，则需要在专门的&权重估计&过程中操作。下面我们分别来看这两个过程1.分析&回归&线性
该数据是建立X对Y的回归，如果只有两个变量，则可以直接使用简单线性回归，但是数据中还有一个样本数n，如果直接使用简单线性回归，默认的最小二乘估计法则认为样本数并不影响结果，这显然不太合理，样本量大的变异和样本量小的变异肯定不一样，因此需要使用加权最小二乘法，将样本数作为权重，为了对比结果，我们分别使用两种方法进行拟合2.分析&回归&权重估计
上面的例子中，我们已经知道了样本量大小代表权重大小，说明权重已经已知了，但是有时候权重大小并不十分明确，需要在拟合时逐步确定，因此我们采用WLS法的另一个过程，该过程首先要确定权重变量，权重变量也是待分析变量中其中一个，需要从专业角度加以认定，在本例中，我们仍以n作为权重变量。
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本帖最后由 小红帽、傻 于
20:50 编辑
eviews中用加权最小二乘估计模型的时候怎么选择权数，有一般的模式吗？还有啊，怎么生成权序列？求高手解答！我附上数据，要做gxsshui对gdp和caizheng两个变量的回归，附件重新上传，第一次传的有问题
载入中......
08:59:25 上传
20:49:39 上传
是的，一般可以选择残差绝对值的倒数、变量的倒数、变量平方的倒数、变量正平方根的倒数作为权，这个一般可以做几次尝试的，没有权数的固定标准。
小桥流水人家
ermutuxia 发表于
17:48 拜托，啥意思？
一般选择残差绝对值的倒数、变量的倒数、变量平方的倒数、变量正平方根的倒数作为权序列吗？如果是多个变量呢？应该怎么选择？
是的，一般可以选择残差绝对值的倒数、变量的倒数、变量平方的倒数、变量正平方根的倒数作为权，这个一般可以做几次尝试的，没有权数的固定标准。
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加权最小二乘法
加权最小二乘法
weighted least squareweighted least-square data method
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计量期末论文,修正多重共线性后,存在异方差,但是多元线性回归,不知如何选择权重消除异方差用加权最小二乘法,权重不知道怎么办.因为Glejser检验,park检验,都没通过,所以权重不好决定.试了残差的绝对值,平方等等都不行.这是数据额,修正了就剩两个解释变量了,被解释变量是农业总产值.修正多重共线性后的结果是white检验的结果是求各位赐教,多元线性回归模型如何消除异方差?
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没必要消除.可以用generalized method of moments (GMM) 或者更简单的generalized least squares （GLS） 直接计算异方差.Eviews里应该有built-in的命令去算.
大神，请教下，感觉自己的顺序不太对，好像要先做时间序列数据的平稳性检验和协整分析，这个好像是第一步，因为书上没学这块，今天查了很久才意识到。今天在重头做协整，误差回归模型用差分怎么试，都不显著，尤其ecm也不显著。试了去掉不显著的差分项、常数项都不太好。最后做的对数，没有差分项的结果可以么？
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