Pertanyaan tentang estimasi kuadrat tertimbang

1. Bagaimana Anda memilih bobot untuk kotak terkecil tertimbang?
2. Apakah WLS lebih efisien daripada OLS?
3. Kapan saya harus menggunakan kotak terkecil tertimbang?
4. Apa metode bobot kuadrat terkecil?

Bagaimana Anda memilih bobot untuk kotak terkecil tertimbang?

Regresi bobot terkecil (WLS) bukan model yang diubah. Sebaliknya, Anda hanya memperlakukan setiap pengamatan sebagai kurang lebih informatif tentang hubungan yang mendasari antara x dan y. Poin -poin yang lebih informatif diberikan lebih banyak 'berat', dan yang kurang informatif diberi bobot lebih sedikit.

Apakah WLS lebih efisien daripada OLS?

Penggunaan WLS dapat dibenarkan jika Anda yakin bahwa pengamatan yang berbeda memiliki varian kesalahan yang berbeda, saya.e. Var (ε1) = ... = var (εn) tidak berlaku. Maka WLS mungkin lebih efisien daripada OLS (selama Anda dapat memperoleh bobot yang kira -kira sebanding dengan varian kesalahan terbalik).

Kapan saya harus menggunakan kotak terkecil tertimbang?

Jika standar deviasi dari kesalahan acak dalam data tidak konstan di semua level variabel penjelas, menggunakan kotak terkecil tertimbang dengan bobot yang berbanding terbalik dengan varians pada setiap tingkat variabel penjelas menghasilkan estimasi parameter yang paling tepat yang dimungkinkan mungkin.

Apa metode bobot kuadrat terkecil?

Bobot kuadrat terkecil (WLS), juga dikenal sebagai regresi linier tertimbang, adalah generalisasi kuadrat terkecil biasa dan regresi linier di mana pengetahuan tentang varian pengamatan dimasukkan ke dalam regresi. WLS juga merupakan spesialisasi dari kuadrat terkecil umum.