如果这个矩阵未知,为了计算GLS估计量的值,我们就必须估计出方差、协方差矩阵,进而得到FGLS——在这种情况下,我们只能说FGLS估计量是一致且渐近有效的估计量,而不能说是BLUE的。WLS估计量就是在方差协方差矩阵已知且只存在异方差的情况下的GLS,也是FGLS,所以是BLUE的。但就一般而言,真正BLUE的是GLS,FGLS是GLS的实现...
在没有异方差和序列相关的情况下，GLS与OLS等价；但当方差矩阵未知时，需要估计，这时FGLS和WLS相符，但并非所有FGLS都是BLUE（最佳线性无偏估计）。回归模型上，OLS通常在高斯-马尔可夫条件假设下工作，而GLS在此放宽了同方差假设，适用于GRLM（广义回归模型）。当方差-协方差矩阵已知时，FGLS和WLS在估计...
三、回归模型上的区别 在高-马经典假设下，回归模型叫ordinaryregressionmodel,我们知道，在此条件下，得到的OLS是BLUE的，但这个假定更现实的是如二楼所说的放宽同方差的假定，此时的回归模型是generalizedregressionmodel在这种模型里，如果varience-covariencematrix是已知的，则GLS可行，这就是我们书上常...
错,在异方差的情况下,真正的OLS估计量不再是blue,但常用的OLS估计量的标准差是真正方差的有偏估计,无法比较两者大小,从而也无法比较和WLS估计量的标准差比较大小 相关知识点: 试题来源: 解析 错 在异方差情况下,OLS估计量的标准误通常基于同方差假设计算,此时得到的标准误是真实标准误的有偏估计,可能导致低估或...
20日，泰亨的亲故leviwls在INS感谢泰亨的真心应援：【参与了防弹少年团“BE”专辑的第三首track“Blue & Grey”作曲作词！非常感谢在旁边应援的所有人，从尊敬的Nive哥和亲故泰亨儿那里学到了很多，度过了很棒的时间，如果这首歌能给各位带去安慰和共鸣的话就好了，感谢泰亨xi一直在旁边真心的应援！】就像那句...
纠正异方差的GLS估计被称为加权最小二乘法(WLS)估计。这个名字来自于这样一个事实:B*_j最小化了平方残差的加权和,其中每个平方残差都被加权为1/hi。这个想法是,对误差方差较大的观测值给予较少的权重;OLS给予每个观测值相同的权重,因为当误差方差对人口的所有分区都是相同的时候,它是最好的(BLUE)。 如果WLS...
发表了博文《WLS和GLS的区别?》在Gauss-Markov假设下,回归式叫ordinaryregressionmodel。在这种model里,OLS估计量是BLUE。而在放弃了同方差的假设之下(准°WLS和GLS的区别? WLS和GLS的区别? 在Gauss-Markov假设下,回归式叫ordinary regression model。在这种model里,OLS估计量是BLUE。而在放弃了同...
在高-马经典假设下,回归模型叫ordinaryregressionmodel,我们知道,在此条件下,得到的OLS是BLUE的,但这个假定更现实的是如二楼所说的放宽同方差的假定,此时的回归模型是generalizedregressionmodel在这种模型里,如果varience-covariencematrix是已知的,则GLS可行,这就是我们书上常看到的FGLS。 但如果varience-covarience...
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