加权最小二乘法例题 Eviews7中如何进行加权最小二乘法？

Eviews7中如何进行加权最小二乘法？

例如，对于y=BX C的加权最小二乘回归，在Eviews命令行中输入以下代码，输入LS（w=1/ABS（resid））ycx

基本思想是进行加权。一般的最小二乘法对时间序列中每个数据的重要性都是一视同仁的，但实际上时间序列中每个数据对未来的影响应该是不同的。一般来说，近期数据对未来的影响大于长期数据。因此，更合理的方法是采用加权法，即对近期数据赋予较大的权重，对长期数据赋予较小的权重。

什么是加权最小二乘法，它的基本思想是什么？

普通最小二乘估计是找到参数的估计值，使偏差的平方和最小化。各平方项的权重相同，这是常用的最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差线性无偏估计。然而，在异方差条件下，每一项在平方和中的地位是不一样的。误差项方差较大的项在残差平方和中取较大值，起较大作用。因此，一般最小二乘估计的回归线会拉到方差大的项目上，方差大的项目拟合度较好，方差小的项目拟合度较差。OLS仍然是无偏估计，但它不再是最小方差线性无偏估计。所以它是：给较大的残差平方赋予较小的权重，给较小的残差平方赋予较大的权重。通过这种方法，对残差提供的信息的重要性进行校正，提高了参数估计的精度。

加权最小二乘法：最小二乘法是一种数学优化技术，通过最小化误差平方和，找到一组数据的最佳函数匹配。

最小二乘法是用最简单的方法获得一些绝对不可知的真值，并使误差平方和最小。

最小二乘法通常用于曲线拟合。许多其它的优化问题也可以用最小能量或最大熵的最小二乘法来表示。

加权最小二乘法是对原模型进行加权，使其成为无异方差的新模型，然后用普通最小二乘法估计其参数。

简述用加权最小二乘法消除一元线性回归中的异方差的思想和方法？

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条件，而数据大多满足这些条件。但有时这些条件不能得到满足。此时需要对原始数据进行适当的变换，使其满足最小二乘法的条件，然后继续使用最小二乘法。总的来说，数据处理前的处理相当于对数据进行加权。此时，整个处理过程（包括前期数据转换和后期最小二乘法的使用）被视为加权最小二乘法。从这个意义上说，加权最小二乘法就是最小二乘法。

小白求问一下加权最小二乘法是啥？

在样本量足够大的情况下，通过白检验找出异方差的解释变量，然后通过Glejser检验找出残差e随解释变量变化的函数形式。现在我们用函数平方根的倒数来估计它。

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