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加权最小二乘法

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加权最小二乘法

加权最小二乘法是对原模型进行加权,使之成为一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。一般最小二乘法将时间序列中的各项数据的重要性同等看待,而事实上时间序列各项数据对未来的影响作用应是不同的。一般来说,近期数据比起远期数据对未来的影响更大。因此比较合理的方法就是使用加权的方法,对近期数据赋以较大的权数,对远期数据则赋以较小的权数。
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导读加权最小二乘法是对原模型进行加权,使之成为一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。一般最小二乘法将时间序列中的各项数据的重要性同等看待,而事实上时间序列各项数据对未来的影响作用应是不同的。一般来说,近期数据比起远期数据对未来的影响更大。因此比较合理的方法就是使用加权的方法,对近期数据赋以较大的权数,对远期数据则赋以较小的权数。

加权最小二乘法是对原模型进行加权,使之成为一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。

一般最小二乘法将时间序列中的各项数据的重要性同等看待,而事实上时间序列各项数据对未来的影响作用应是不同的。一般来说,近期数据比起远期数据对未来的影响更大。因此比较合理的方法就是使用加权的方法,对近期数据赋以较大的权数,对远期数据则赋以较小的权数。

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加权最小二乘法是对原模型进行加权,使之成为一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。一般最小二乘法将时间序列中的各项数据的重要性同等看待,而事实上时间序列各项数据对未来的影响作用应是不同的。一般来说,近期数据比起远期数据对未来的影响更大。因此比较合理的方法就是使用加权的方法,对近期数据赋以较大的权数,对远期数据则赋以较小的权数。
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