Howtosignalprocessing
- Comment choisissez-vous des poids pour les moindres carrés pondérés?
- Est WLS plus efficace que OLS?
- Quand devrais-je utiliser les moindres carrés pondérés?
- Quelle est la méthode du moins carré pondérée?
Comment choisissez-vous des poids pour les moindres carrés pondérés?
La régression pondérée des moindres carrés (WLS) n'est pas un modèle transformé. Au lieu de cela, vous traitez simplement chaque observation comme plus ou moins informative sur la relation sous-jacente entre X et Y. Les points plus informatifs ont plus de «poids», et ceux qui sont moins informatifs ont moins de poids.
Est WLS plus efficace que OLS?
L'utilisation de WLS peut être justifiée si vous croyez que différentes observations ont des variances d'erreur différentes, je.e. Var (ε1) =… = var (εn) ne tient pas. Ensuite, WLS peut être plus efficace que l'OLS (tant que vous pouvez obtenir des poids qui sont à peu près proportionnels aux variances d'erreur inverse).
Quand devrais-je utiliser les moindres carrés pondérés?
Si l'écart type des erreurs aléatoires dans les données n'est pas constant à tous les niveaux des variables explicatives, en utilisant les moindres carrés pondérés avec des poids qui sont inversement proportionnels à la variance à chaque niveau des variables explicatives donnent les estimations des paramètres les plus précis possibles possibles.
Quelle est la méthode du moins carré pondérée?
Les moindres carrés pondérés (WLS), également connus sous le nom de régression linéaire pondérée, est une généralisation des moindres carrés ordinaires et une régression linéaire dans laquelle la connaissance de la variance des observations est incorporée dans la régression. WLS est également une spécialisation des moindres carrés généralisés.
