Perguntas com a marcação «least-squares»

Refere-se a uma técnica de estimativa geral que seleciona o valor do parâmetro para minimizar a diferença ao quadrado entre duas quantidades, como o valor observado de uma variável e o valor esperado dessa observação, condicionado ao valor do parâmetro. Os modelos lineares gaussianos são ajustados por mínimos quadrados e mínimos quadrados é a ideia subjacente ao uso do erro quadrático médio (MEE) como forma de avaliar um estimador.

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Intervalos de confiança ao usar o teorema de Bayes
Estou computando algumas probabilidades condicionais e intervalos de confiança associados a 95%. Para muitos de meus casos, tenho contagens diretas de xsucessos fora dos ntestes (de uma tabela de contingência), para que eu possa usar um intervalo de confiança binomial, como é fornecido por binom.confint(x, n, method='exact')in R. Em outros …
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OLS:
Suponha que sejam séries com , ( e é semelhante ao , mas muda quando o manequim = 1). e , . Em um cenário do mundo real, haverá retornos periódicos do mercado de ações sobre as empresas (mas você pode ignorar isso). Existe um dummy, que é igual à …
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É possível para
No OLS, é possível que o de uma regressão em duas variáveis ​​seja maior que a soma de para duas regressões nas variáveis ​​individuais.R2R2R^2R2R2R^2 R2( Y∼ A + B ) >R2( Y∼ A ) +R2(Y~ B )R2(Y∼UMA+B)>R2(Y∼UMA)+R2(Y∼B)R^2(Y \sim A + B) > R^2(Y \sim A) + R^2(Y \sim B) Edit: …
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Quando a linha de regressão ao quadrado mínimo (LSQ) é igual à linha de desvio mínimo absoluto (LAD)?
Eu tenho a seguinte pergunta em mãos. Suponha (x1,y1),(x2,y2),⋯,(x10,y10)(x1,y1),(x2,y2),⋯,(x10,y10)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_{10},y_{10}) representa um conjunto de observações bi-variáveis (X,Y)(X,Y)(X,Y) de tal modo que x2=x3=⋯=x10≠x1.x2=x3=⋯=x10≠x1.x_2=x_3=\cdots =x_{10}\ne x_1. Em que condições a linha de regressão com mínimos quadrados da YYY em XXX ser idêntico à linha de desvio mínimo absoluto? Eu sei que dizemos que …
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Convertendo o coeficiente beta da matriz para notação escalar na regressão OLS
Descobri para meus exames de econometria que, se eu esquecer a notação escalar, muitas vezes posso me salvar lembrando a notação da matriz e trabalhando para trás. No entanto, o seguinte me confundiu. Dada a estimativa simples yi^=β0^+β1^xi1yi^=β0^+β1^xi1\hat{y_i} = \hat{\beta_0} + \hat{\beta_1}x_{i1} Como é que vamos β^=(X′X)−1X′yβ^=(X′X)−1X′y\boldsymbol{\hat{\beta}} = \boldsymbol{(X'X)}^{-1}\boldsymbol{X'y} para …
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Variável dependente atrasada na regressão linear
Recentemente, li um artigo em que em uma série temporal os dados foram modelados de acordo com a equação O OLS foi usado aqui (com o comando em R) para obter o coeficiente de . Está estatisticamente correto?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} Entendo que quando lidamos com dados de séries temporais, …
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