stata加權最小二乘法命令

⑴ EViews7.0 如何做加權最小二乘法消除異方差

對於Eviews6.0來說，可以在option里找到加權最小二乘法的選項。
但對於Eviews7.0,界面變化了，原來option里的選項取消了。
這時，無法使用菜單操作來實現加權最小二乘法，可以使用命令方式：
data w1,這是生成一個名字為w1的權數序列，然後，
w1=1/abs(resid)，這是計算了權數，殘差絕對值的倒數。
ls(w=w1) y c x,這就是加權最小二乘法的命令方式)
希望對你有幫助，統計人劉得意！

⑵ 加權最小二乘法

最小二乘法是一種數學優化技術，它通過最小化誤差的平方和找到一組數據的最佳函數匹配。
最小二乘法是用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。
最小二乘法通常用於曲線擬合。很多其他的優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表達。

加權最小二乘法是對原模型進行加權，使之成為一個新的不存在異方差性的模型，然後採用普通最小二乘法估計其參數。

⑶ stata中加權最小二乘法中權重可以有減號嗎

不可以的，加權最好是正數

⑷ Eviews中「加權最小二乘法」如何操作

有兩種方法：1、首先打開文件，到Quick-Estimate
Equation
打開窗口，Specificaton窗口填寫公式
，Options
窗口中有一個
LS選項（也就是默認選項），選中，再點擊Specificaton旁邊的Options，對Weights進行選擇，Weights
series就是權重，最後確定，就可以了。2、直接在Eviews8.0的那個空白區（編程區）輸入：以y對x進行一元線性回歸為例：ls
(w=你設置的權重)
y
c
x回車，就可以了。如圖所示：

⑸ stata最小二乘法語句怎麼寫

您好，這樣的：
一般做2sls，使用語句ivreg y （x1=z） x2 x3……xn。假定工具變數為z，控制變數有n-1個，就使用這個就好了。如果你非要自己編程序的話，首先reg x1 z x2……xn;然後把X1的擬合值predict出來(假定為x11)，在做第二階段的回歸。
reg y x11 x2……xn；
這樣得到的結果就是兩階段的回歸結果，但是方差是有問題的。最好使用ivreg，如果還不會用的話，直接help ivreg。

⑹ 存在多個變數的時候如何選擇適當權重進行加權最小二乘法

1. 它簡單。
2. 它提供了具有很好性質的相似度的度量。例如：
1）它是非負的;
2）唯一確定性。只有x=y的時候，d(x,y)=0；
3）它是對稱的，即d(x,y)=d(y,x)；
4）符合三角性質。即d(x,z)<=d(x,y)+d(y,z).
3. 物理性質明確，在不同的表示域變換後特性不變，例如帕薩瓦爾等式。
4. 便於計算。通常所推導得到的問題是凸問題，具有對稱性，可導性。通常具有解析解，此外便於通過迭代的方式求解。
5. 和統計和估計理論具有關聯。在某些假設下，統計意義上是最優的。

⑺ 怎樣用stata做兩階段回歸2SLS

用命令ivregress 2sls y x1 x2, robust。y2是內生變數，z1、z2是工具變數。

不過建議使用ivregress2。先安裝：ssc install ivregress2。

Stata操作：工具變數法的難點在於找到一個合適的工具變數並說明其合理性，Stata操作其實相當簡單，只需一行命令就可以搞定，我們通常使用的工具變數法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。

stata如何進行最小二乘法回歸方法步驟？

一般做2sls，使用語句ivreg y （x1=z） x2 x3……xn。假定工具變數為z，控制變數有n-1個，就使用這個就好了。如果你非要自己編程序的話，首先reg x1 z x2……xn。

然後把X1的擬合值predict出來(假定為x11)，在做第二階段的回歸。 reg y x11 x2……xn； 這樣得到的結果就是兩階段的回歸結果，但是方差是有問題的。最好使用ivreg，如果還不會用的話，直接help ivreg。

ivregress命令

ivregress命令是Stata自帶的命令，支持兩階段最小二乘（2SLS）、廣義矩估計（GMM）和有限信息最大似然估計（LIML）三種工具變數估計方法，我們最常使用的是兩階段最小二乘法（2SLS），因為2SLS最能體現工具變數的實質，並且在球形擾動項的情況下，2SLS是最有效率的工具變數法。

顧名思義，兩階段最小二乘法（2SLS）需要做兩個回歸：

（1）第一階段回歸：用內生解釋變數對工具變數和控制變數回歸，得到擬合值。

（2）第二階段回歸：用被解釋變數對第一階段回歸的擬合值和控制變數進行回歸。

如果要使用2SLS方法，我們只需在ivregress後面加上2sls即可，然後將內生解釋變數lnjinshipop和工具變數bprvdist放在一個小括弧中，用=號連接。選項first表示報告第一階段回歸結果，選項cluster()表示使用聚類穩健的標准誤。

⑻ stata用vwls命令做完加權最小二乘法後，怎樣求得R方、F值、調整R方

Variance-weighted least-squares regression           Number of obs   =    4134
Goodness-of-fit chi2(4101) = 19326.49                Model chi2(32)  = 5259.60
Prob > chi2             
  =  0.0000             
   Prob > chi2    
 =  0.0000

⑼ 什麼是加權最小二乘法，它的基本思想是什麼

加權最小二乘法是對原模型進行加權，使之成為一個新的不存在異方差性的模型，然後採用普通最小二乘法估計其參數的一種數學優化技術。

線性回歸的假設條件之一為方差齊性，若不滿足方差齊性（即因變數的變異程度會隨著自身的預測值或者其它自變數的變化而變化）這個假設條件時，就需要用加權最小二乘法（WLS）來進行模型估計。

加權最小二乘法（WLS）會根據變異程度的大小賦予不同的權重，使其加權後回歸直線的殘差平方和最小，從而保證了模型有更好的預測價值。

(9)stata加權最小二乘法命令擴展閱讀

在多重線性回歸中，我們採用的是普通最小二乘法(OLS)估計參數，對模型中每個觀測點是同等看待的。但是在有些研究問題中，例如調查某種疾病的發病率，以地區為觀測單位，地區的人數越多，得到的發病率就越穩定，因變數的變異程度就越小，而地區人數越少，得到的發病率就越大。

在這種情況下，因變數的變異程度會隨著自身數值或者其他變數的變化而變化，從而不滿足殘差方差齊性的條件。

為了解決這個問題，我們採用加權最小二乘法(WLS)的方法來估計模型參數，即在模型擬合時，根據數據變異程度的大小賦予不用的權重，

對於變異程度較小，測量更准確的數據賦予較大的權重，對於變異程度較大，測量不穩定的數據則賦予較小的權重，從而使加權後回歸直線的殘差平方和最小，確保模型有更好的預測價值。