文中的计算方法参考了Agnes Paul的“MARKET RISK METRICS – JENSEN’S ALPHA”詹森阿尔法作为一种投资风险衡量指标，衡量的是一项资产或一个投资组合相对于所参考的绩效指标(如标准普尔500指数)的回报表现。如果阿尔法值等于零，就意味着投资组合的回报率并没有跑赢所参考的业绩指数，而是与大盘涨跌幅一致。阿尔法值如果是正的意味着投资组合回报率的涨幅高于业绩参考指数，反
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回顾上一篇文章：多元线性回归的基本假设 夔小攀：计量经济学：多元线性回归的总体与样本以及基本假设zhuanlan.zhihu.com
假设一：回归模型设定是正确的假设二：矩阵 是满秩的 假设三：随机干扰项条件零均值 假设四：随机干扰项同方差且序列不相关 假设五：随机干扰项具有
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2024-01-01 12:06:02
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R语言多元加权最小二乘是一种用于处理复杂线性回归问题的统计方法，主要用于在存在异方差性时，增强回归模型的稳定性和准确性。通过加权最小二乘法，我们能够为每个观测值分配不同的权重，从而有效地减小高杠杆点和异常值对回归结果的影响。本文将全面解析在R中实现多元加权最小二乘的方法，包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展等内容。
### 版本对比
在R语言中，使用的主要包为`lm
第8章 主成分回归与偏最小二乘8.3 对例5.5的Hald水泥问题用主成分回归方法建立模型，并与其他方法的结果进行比较。8.4 对例5.5的Hald水泥问题用偏最小二乘方法建立模型，并与其他方法的结果进行比较。x1 x2 x3 x4 y 7 26 6 60 78.5 1 29 15 52 74.3 11 56 8 20 104.3 11 31 8 47 87.6 7 52 6 33 95.9 11
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2023-08-11 18:12:50
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在这篇文章中，我将从一个基本的线性模型开始，然后从那里尝试找到一个更合适的线性模型。数据预处理由于空气质量数据集包含一些缺失值，因此我们将在开始拟合模型之前将其删除，并选择70％的样本进行训练并将其余样本用于测试：data(airquality)
ozone <- subset(na.omit(airquality),
select = c("Ozone", "Solar.R
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2023-11-27 01:26:31
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自己用python3.x处理数据遇到的问题，在这里记录分享一下。最小二乘法研究的问题是y=Ax+n，其中y是观测值，x是采样点，n是噪声，A是需要拟合的系数矩阵，通常我们认为噪声是白噪声，所以n服从正态分布N~(0,)，那么我们在计算最小二乘法时对计算，其中分母项都是,所以可以忽略，直接极小化。这个公式一般适用于很多情况，因为噪声大部分情况是和采样点无关的。对于通常的计数观测，就是每个bin里统计
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2024-02-23 15:01:29
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加权最小二乘估计（Weighted Least Squares, WLS）是一种用于处理异方差回归问题的统计方法。这种方法通过给每个数据点分配权重来最小化预测误差，使得对所有的观测值进行了合理的调整。在R语言中实现加权最小二乘估计可以极大地提高回归模型的准确性。下面是对如何解决加权最小二乘估计代码R语言问题的详细记录，涵盖多个相关结构。
## 版本对比
在进行加权最小二乘估计时，需关注不同版本
最小二乘法拟合基本原理：https://baike.baidu.com/item/最小二乘法/2522346?fr=aladdin 基本公式：，， 参数方程化： 由于在使用普通方程（这里使用五阶方程）求解矩阵时，要求XTX可逆。但是我们在局部路径拟合时会经常遇到如下场景，在这种场景下无法求解： 所以将x和y参数方程化之后求解，就可以规避这个问题。 具体做法是：我们生成的局部路径是一串离散点，计算从
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2023-11-14 09:57:52
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本文对M.S.Bos et al.在《Geodetic Time Series Analysis in Earth Science》一书中所提到的于最小二乘法，加权最小二乘法以及极大似然估计法进行了概括，并总结出为什么极大似然估计是最佳估计！（我也是初学者，可以在学术问题上喷我，积极接受意见！）1、原汁原味请参考Bos(2020)第二章；2、同时给出我认为其他博主写的好的文章链接；3、主要针对于G
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2024-04-25 13:16:22
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# R语言加权最小二乘估计中的权重
加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）是一种用于解决异方差性问题的回归分析方法。相比于普通最小二乘法（OLS），加权最小二乘法允许我们为每个观测值分配不同的权重，从而降低或放大某些数据点对回归结果的影响。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在R语言中使用加权最小二乘法，并重点介绍如何选择适当的权重。
## 什么是异方差性？
异
# 加权最小二乘法（WLS）在R语言中的应用
加权最小二乘法（Weighted Least Squares，WLS）是一种用于回归分析的方法，特别适用于处理异方差性的问题。这种方法通过给每个观测值分配一个权重，使得更可靠的观测值在回归分析中得到更大的重视。本文将介绍WLS的基本原理并用R语言进行示例。
## 为什么使用加权最小二乘法？
在传统的最小二乘法（Ordinary Least Squ
原创
2024-10-15 06:10:13
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0 摘要论文名称：VarifocalNet: An IoU-aware Dense Object Detector 论文地址： VarifocalNet: An IoU-aware Dense Object Detector
官方github: https:///open-mmlab/mmdetectiongithub:
hhaAndroid/mmdetection
R语言中的加权最小二乘法（WLS）是分析带有异方差性数据的一种有效方法，通过为每个观测点指定权重，可以减小不同观测对结果的影响，从而提高模型的拟合效果。本文将详细记录如何在R语言中实现加权最小二乘法的代码，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展等内容。
## 环境准备
首先，确保R语言和相关依赖包已经安装。推荐使用`tidyverse`和`lmtest`包。
依赖安装
# 多元函数最小二乘 R 语言实现指南
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现“多元函数最小二乘 r 语言”。这个过程需要一定的步骤和代码实现。接下来我将分步骤指导他完成这个任务。
## 流程概述
在实现“多元函数最小二乘 r 语言”时，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
|
原创
2024-05-30 05:20:14
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机器学习-线性回归线性回归背景最小二乘法计算线性回归数据的准备把数据转换成数学损失函数根据损失函数计算最终结果总结 最近老师让我学习线性回归编程模型，此篇介绍使用最小二乘法实现单机器线性回归。 线性回归背景在生活中，我们常常会发现，一个现象可以由很多因素共同作用才会发生，我们把现象称为t,把影响它的因素1,因素2,因素三…因素m称为x1,x2…xm，把每个因素的影响权重称为w1,w2…wm。那
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2023-12-31 19:57:29
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一、MLS基础mls算法本质上和最小二乘一样，是一种拟合数据的算法。区别在于mls是局部的，即通过系数向量和基函数分别对数据中不同位置的节点区域进行拟合，需要计算出全部节点域的拟合函数的参数。而传统的最小二乘是全局的，采用所有的数据进行最小化平方和，不能过滤掉噪声点。 对于二维数据点，其拟合公式如下： 其中： w为权函数，一般采用三次样条曲线，如果权函数为常量，则为一般的加权最小二乘算法。 n表示
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2024-07-25 19:58:18
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# R语言中的加权最小二乘估计与最优权函数
在统计学中，加权最小二乘估计（Weighted Least Squares, WLS）是一种常用的方法，特别适用于当数据的方差不恒定时（即存在异方差性）。通过为每个观察值分配权重，WLS能够提高模型参数的估计精度。本文将介绍WLS的基本概念，以及如何在R语言中找到最优的权函数。
## 加权最小二乘估计的背景
在线性模型中假定误差项的方差是常数（同方
前情提要：关于logistic regression，其实本来这章我是不想说的，但是刚看到岭回归了，我感觉还是有必要来说一下。一:最小二乘法最小二乘法的基本思想：基于均方误差最小化来进行模型求解的方法。在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧氏距离之和最小。就是说让你现在追一个女生，你希望女生喜欢你是f(xi),而女生喜欢你的程度是yi,你是不是想让你们这两个值相差最少
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2023-10-19 23:53:07
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回归分析都是统计学的核心。它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。普通最小二乘（OLS）回归 包括简单线性回归、多项式回归和多元线性回归。OLS回归的数据必须满足以下统计假设:(1)正态性:对于固定的自变量值，因变量值成正态分布。 (2)独立性: Yi值之间相互独立。 (3)线性:因变量与自变量之
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2023-08-11 15:19:36
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最小二乘法的无偏估计目前我已知的最小二乘估计法有两种，第一种是基本的最小二乘法，对于白噪声，这类方法可以得到无偏估计。但对于有色噪声，这类方法只能得到有偏估计。为了解决这个问题，就导致了第二类最小二乘法的产生。这类改进算法可以在有色噪声下也能得到无偏估计。噪声视为白噪声的最小二乘法
一般最小二乘法加权最小二乘法递推最小二乘法（RLS）渐消记忆RLS法噪声视为有色噪声的最小二乘法
广义最
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2024-06-22 20:13:40
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