多元回归异方差的修正

MultipRegression(多元回归分析)概念：分析若干个预测变项和一个效标变项间的关系

异方差首先要看残差序列图,大概看一看与X是啥关系,再进行修正.当然也可以自己试一试,如选择1/X^3等等.在EQUATION（等式）框内输入：y/X^3cx/X^3就可以了吧.如果要按照你说的w2=1

多元回归是对“多个”有相互关联作用的变量（比如期货交易中的大豆、小麦、玉米和豆油价格）进行回归分析的方法.“回归”的意思是根据已有的数据倒推回去,找出这些数据相互关联的公式,根据这个公式我们可以计算或

你看每个变量的sig值,如果小于0.05,就说明该变量对因变量有显著影响,反之则没显著影响,beta那一列是回归系数,B那一列是标准回归系数.

加权最小二乘法.在回归窗口,点估计,选项,会发现加权最小二乘法的框框,加入适当权数即可.希望对你有帮助再问：取什么作为权数？再答：一般有两种，一是取某个自变量的倒数，二是取残绝对值的倒数。请及时点采纳

white检验确定确实存在异方差后,使用加权最小二乘法解决.权重,可以是自变量某一个,也可以是额外指定权重变量,也可是自变量的函数.再问：即是说，如果我有2个解释变量，就只对其中的一个（X1）加权就行

x1=[7.53237.92628.28338.54208.7702]';x2=[117.2117.4117.7118.3118.6]';x3=[2.9503.3005.2706.5257.470]'

这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好

求样本方差的目的是估计总体方差修正方差是总体方差的无偏估计,其公式为1/(n-1)sigma(Xi-X')^2这个是可以用数学方法证明1/nsigma(Xi-X')^2是样本方差,要小于总体方差.也可

%首先输入下列系数：f = [13 9 10 11 12 8];A =  [0.4 1.1

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

可以的.把P取对数后作为新的因变量,就成为线性的了.可以直接估计.

对于你这个问题,很简单,你只需要将c=1-a-b带入到你的方程组中去,消去c,只有a,b的.那样就解决了约束条件.

用MINITAB来分析如果是用EXCEL的话,用"工具栏"里的"数据分析"中,选定"回归",再选定数据做分析就可以了.

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

1.线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.2.Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2.所以回归前可收

既然你是问的消除,意思就是说你已经发现以方差的问题了,下面谈怎么处理这个问题：先按照原始的回归方法去做,然后得到残差向量（ei）,其中ei=Yi-（Yi的估计值）,然后将回归得到权重矩阵D=diag（

做多元线性回归分析的时候,有可能存在多重共线性的情况,为了消除多重共线性对回归模型的影响,通常可以采用主成分回归和偏最小二乘法来提高估计量的稳定性.主成分回归是对数据做一个正交旋转变换,变换后的变量都

没必要消除.可以用generalizedmethodofmoments(GMM)或者更简单的generalizedleastsquares（GLS）直接计算异方差.Eviews里应该有built-in

时间序列的话应该先检验数据是不是平稳的在做回归,不平稳的话就没有意义了,可以尝试先做差分在看看是否平稳在做回归