具有异方差性的回归校正了标准误差
是指在回归分析中，误差项的方差不是恒定的，而是随着自变量的变化而变化。这种情况下，传统的回归分析结果可能会产生偏差和不准确的标准误差估计。
为了解决异方差性带来的问题，可以进行异方差性的回归校正。常见的异方差性校正方法包括加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）和广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）。
加权最小二乘法是通过对回归模型中的观测值进行加权，使得方差较大的观测值在回归分析中所占的权重较小，方差较小的观测值所占的权重较大，从而降低异方差性对回归结果的影响。
广义最小二乘法则是通过对误差项引入协方差矩阵的估计，将异方差性考虑进回归模型中，从而得到更准确的回归系数估计和标准误差估计。
异方差性的回归校正可以提高回归模型的准确性和可靠性，尤其在数据存在异方差性的情况下更为重要。
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3回答
我想找到最接近Stata输出的R实现，用于拟合具有异方差校正标准误差的最小二乘回归函数。具体地说，我希望修正后的标准误差出现在“总结”中，而不必为我的第一轮假设检验做额外的计算。我正在寻找一个像Eviews和Stata提供的那样“干净”的解决方案。到目前为止，使用"lmtest“包，我能想到的最好的方法是：
model
浏览 1提问于2010-12-08得票数 30
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我想要估计一个固定效应模型，同时使用面板校正的标准误差以及普拉斯-温斯顿(AR1)变换，以解决面板异方差，同时空间相关性和自相关性。
我有时间序列横截面数据，想要执行回归分析。我能够分别估计固定效应模型、面板校正标准误差和Prais-winsten估计。我能够将面板校正后的标准误差包含在固定效果模型中。但我想一次把它们都拿出来。pcse.fe <- pcse(ols.fe,
浏览 9提问于2019-05-08得票数 1
= vcovHC(reg, type="HC1")
coeftest(reg, vcov = vcovHC(reg, type="sss", cluster="study")) 我想比较当我使用典型的异方差-稳健的标准误差时的回归，以及当我在研究水平上用小样本校正聚类标准误差时的回归。回归和第一个coeftest-工作，但第二个吐出一个明确
浏览 20提问于2019-08-27得票数 1
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2回答
我正在用OLS方法拟合一个标准的多元回归。我有5个预测因子(2个连续的和3个分类的)加上2个双向交互项。我用残差和拟合图做了回归诊断。异方差非常明显，bptest()也证实了这一点。首先，我的因变量是合理对称的(我不认为我需要尝试DV的转换)。我的连续预测也不是高度倾斜的。我想在lm()中使用权重；但是，我如何知道要使用什么权重呢？有没有一种方法可以自动生成用于执行加权最小二乘<e
浏览 1提问于2014-06-25得票数 3
1回答
但是我找不到正确的答案。前一篇文章中提供的答案建议使用Statistics.chiSqTest(data)，它提供了拟合优度检验(皮尔逊卡方检验)，而不是沃尔德卡方检验系数的显著性。我试图在Spark中建立logistic回归的参数估计表。我可以得到系数和截距，但我找不到spark API来获得系数的标准误差。我看到系数标准误差在线性模型中可用，作为模型摘要的一部分。但Logistic回归<
浏览 5提问于2018-01-28得票数 3
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2回答
在统计中，如果随机变量的所有随机变量都有相同的有限方差，那么随机变量序列是同方差的。这也称为方差的同质性(维基百科)。
这个假设是否仅适用于线性回归模型？如果没有，是否有任何相关的方法来检查非线性模型？
浏览 0提问于2021-04-12得票数 2
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更新--我结束了这个问题，但是NeweyWest()只接受lm对象。no applicable method for 'estfun' applied to an object of class "c('double', 'numeric')"我经常得到与线性回归无关的</em
浏览 1提问于2010-12-09得票数 2
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我正处于理解回归标准错误的过程中，我对每个术语的定义都有一定的了解。
现在标准差是方差的平方根。因此，如果我们得到系数的方差，我们就会得到标准误差。据我所知，系数的方差是Vb，其中b是所有估计
浏览 1提问于2017-03-20得票数 0
我有一个具有二元结果的回归模型。我用glmnet对模型进行了拟合，得到了选定的变量及其系数。由于glmnet不计算变量重要性，我想将确切的输出(选定的变量及其系数)提供给glm以获取信息(标准误差等)。
我搜索了r个文档，似乎可以使用glm中的"method“选项来指定用户定义的函数。
浏览 2提问于2012-10-17得票数 21
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我想知道我的元分析结果的解释。
设置非常简单:我有一个数据集y，其中包含一个变量TVAL (取自一组初步研究)。TVAL是标准化的，因此它的标准误差(初等研究中的抽样标准误差)对于所有观测都是1。再加上初步研究得出的抽样方差(即标准化后的方差为1)，总方差为6.6821 +1= 7.6821。然而，我的回归和TVAL的总
浏览 2提问于2016-02-17得票数 1
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我正在运行一个具有异方差性和序列相关性的回归模型，并且我试图在不更改模型规范的情况下解决这两个问题。
首先，我建立了一个OLS模型，实现了异方差性和序列相关性这两个问题。因此，我尝试用plm的pggls命令运行一个可行的广义最小二乘(FGLS)模型来同时解决这两个问题，但是这个命令似乎只解决了异方差性而不是串行
浏览 3提问于2017-04-08得票数 2
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如果有人能帮我解决这个问题，我会很高兴的。我有重复测量设计的数据，在那里我们测试了鸟类(time.dep)感染前后的反应(exper)。我们也有FL (燃料负荷，瘦身质量的百分比)，脂肪评分和组(实验和对照)作为解释变量。我决定使用LME，因为残差的分布并没有偏离常态。但是，残差的同质性存在一个问题。“前”组和“后”组之间以及脂肪水平之间的差异有显着性(Fligner检验、p=0.038和p=0.01 )。9.157 before
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浏览 1提问于2014-06-08得票数 4
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我真的需要一些帮助因此，我试着用大约1100个观测值进行线性回归。为了考虑季节性，我只使用一周中的一天作为虚拟变量进行了第一次线性回归。fit<- lm(log_return~D1+D3+D4+D5+D6+D7,data=mydata)残差是非正常的，Q-Q图显示了一些沉重的
浏览 1提问于2018-02-25得票数 1
我已经检查了几个主题，并在面板回归中发现了一些关于异方差性的帮助。但不幸的是，有些问题仍未解决。下面的例子(一些重复的措施，已经采用长格式的数据)：然后我检查了异方差：然后我阅读了(Link：)关于使用鲁棒协方差矩阵来解释异<e
浏览 0提问于2018-07-23得票数 0
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1回答
我在R中寻找一个函数来计算OLS回归残差的协方差矩阵。我找不到cov()函数在计算协方差矩阵时是否考虑了模型的自由度和模型中的数据点数量。 更新:我正在尝试做一个优化过程，以最小化OLS回归的残差。通常，无偏最小二乘残差方差由E(RSS/N−p-1)=σ²给出。其中RSS是残差平方和，N是观察值的数量，p是系数的数量。我正在尝试看看是否需要这样的
浏览 52提问于2020-09-01得票数 0
2回答
我正在尝试使用固定效果和model = 'within'在R的plm包中运行回归，同时具有聚集的标准错误。使用来自plm的Cigar数据集，我正在运行：require(lmtest)model <- plm(price ~ sales + factor(Error t value Pr(>|t|) 这与我使用Stata (将雪茄文件作为.dta
浏览 2提问于2015-10-16得票数 8
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我已经在我的脚本中隔离了一个问题，这个问题是由于使用.tstd函数进行标准差计算而产生的，其中我的IR值是0.0979。有没有办法让它停止(我想是)把它舍入零？我尝试过以前的堆栈溢出帖子中的一个建议，它建议将这个数字称为np.float64，但这是行不通的。希望有人知道答案。
浏览 4提问于2013-07-26得票数 0
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coeftest(model2, vcov) 我们观察到两个回归中的cyl变量的比率等于-8.16。现在我想计算与这个比率相对应的标准误差(我的标准误差在这里的聚类没有太大意义，但它只是为我们提供了两个模型<
浏览 16提问于2020-09-07得票数 0
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这个问题一直萦绕在我的脑海。假设您正在进行5-10倍的交叉验证，其中一个模型的平均精度为0.8，而另一个模型的精度为0.2标准差，而另一个模型的精度为0.05标准差。哪一个更好？
浏览 0提问于2019-03-06得票数 5
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