# 广义矩回归 (Generalized Method of Moments, GMM) 的概述与应用
在经济学与统计学中，广义矩回归（GMM）是一种常用的估计方法，用于在模型中存在内生性或异方差性时，提供稳健的参数估计。GMM的核心思想是使用样本矩来估计模型参数，这使得它在许多情况下比传统的最小二乘法更有效。本文将介绍GMM的基本概念以及如何在Python中实现这一方法。
## GMM的基本
1.项目背景广义线性模型(Generalized Linear Model，简称GLM)是一种广泛应用于回归分析和分类问题的统计模型。它将线性模型与非线性变换相结合，可以适应各种类型的数据。本项目通过GLM回归算法来构建广义线性回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：编号 变量名称描述1x12x23x34x45x56x67x78x89x910x1011
矩估计简单来讲就是之前我们提到辛钦大数定律的实践版本，辛钦大数定律中所提到的样本k阶矩依概率收敛到总体的k阶矩。 正是这个公式代表了矩估计的强大之处，通过不同的k可以列出不同的方程。(样本k阶矩存在)，根据线性代数的相关知识，未知数的个数等于方程数个数的时候，系数行列式满秩。我们就可以将
0 摘要 张量因子tensor factorization分解方法在时空数据分析领域很受欢迎，因为它们能够处理多种类型的时空数据，处理缺失值，并提供计算效率高的参数估计程序。 然而，现有的张量因子分解方法并没有尝
# Python广义矩估计的实现
## 介绍
广义矩估计是统计学中一种常用的参数估计方法，它通过最大化样本矩与理论矩之间的差异来估计参数的值。在Python中，我们可以使用SciPy库中的`scipy.stats`模块来实现广义矩估计。
## 流程
下面是实现Python广义矩估计的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入所需的库和模块 |
原创
2023-07-14 04:02:14
584阅读
21、请简要说说EM算法。@tornadomeet，本题解析来源：有时候因为样本的产生和隐含变量有关（隐含变量是不能观察的），而求模型的参数时一般采用最大似然估计，由于含有了隐含变量，所以对似然函数参数求导是求不出来的，这时可以采用EM算法来求模型的参数的（对应模型参数个数可能有多个），EM算法一般分为2步： E步：选取一组参数，求出在该参数下隐含变量的条件概率值； M步：结合E步求出的隐含变
# Python中的广义矩估计法
在统计学中，参数估计是一种估计总体特征的方法。其中，广义矩估计法是一种常用的参数估计方法，它利用矩的估计量来估计参数。Python作为一种功能强大的编程语言，也提供了广义矩估计法的实现。本文将介绍广义矩估计法的基本原理，并给出Python代码示例。
## 广义矩估计法的原理
广义矩估计法是一种以矩的估计量作为参数估计的方法。在广义矩估计法中，我们通过选择合适
原创
2024-06-16 05:20:46
225阅读
12月11日，本学期第四次“清新书院·数理统计学习小组”在清华大学新闻与传播学院(宏盟楼)环球资源厅顺利举行。新闻与传播学院2020级博士生王怡欢作为领学人，为在场的同学们介绍了抽样分布(卡方分布、t分布、F分布)、参数估计(点估计、区间估计)、假设检验等相关知识，带领在场同学们探索数理统计的世界。 概率论 → 数理统计课程开始，王怡欢带领大家回顾了概率论与数理统计的联系与区别。 在此基础
首先我们来看下什么是参数估计 那么参数估计问题又是什么？ 参数估计分为两大类，一类是点估计，还有一类是区间估计，点估计分为矩估计和最大似然估计，就比如说估计降雨量，预计今天的降雨量如果是550mm就是点估计，如果是500-600mm就是区间估计点估计的主要任务就是去寻求位置参数的点估计量或者说是点估计值，我们可以通过矩估计和最大似然估计法来求下面再简单看下矩估计法我们可以用样本矩估计总体矩，用样本
导读：针对异步电机单矢量模型预测转矩控制（MPTC）存在的转矩脉动较大和开关频率在整个速度域范围内不固定的问题，本期文章主要介绍一种基于广义双矢量的异步电机MPTC控制策略。如果需要文中的仿真模型，可以关注微信公众号：浅谈电机控制，获取。控制策略将基本电压矢量组合扩展到广义双矢量，将基本电压矢量组合选取与作用时间计算分两次模型预测转矩控制处理，在每个控制周期先选择两个基本电压矢量，再计算其作用时间
转载
2024-01-03 14:55:29
99阅读
经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。 广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。本篇是对逻辑回归的学习总结，以及广义线性模型导出逻辑回归的过程
转载
2024-06-20 04:32:18
33阅读
广义线性回归是一种统计模型，用于描述因变量与一个或多个自变量之间的关系。在Python中，我们可以利用诸如`statsmodels`和`scikit-learn`等库来实现广义线性回归。接下来，我们将探讨如何在Python中设置广义线性回归模型，从背景知识到具体的实现代码，一步步深入。
### 协议背景
为了更好地理解广义线性回归的实现，我们需要先了解其基本概念和在数据分析中的作用。广义线性模
假设你想要建立一个模型，根据某特征\(x\)，例如商品促销活动，近期广告，天气等来预测给定时间内顾客到达商场的数量\(y\),我们知道泊松分布可以很好的描述这个问题。那么我们怎样来建立这个问题的回归模型呢？幸运的是泊松分布是指数族分布，所以我们可以使用广义线性回归模型（GLM），本文将介绍广义线性模型来解决这个问题。 更一般的，在考虑回归和分类问题，我们需要考虑在特征\(x\)下\(y\)的值，为
转载
2023-05-18 15:28:22
110阅读
矩估计法思路：就是利用样本矩来估计总体中的相应参数。首先推导涉及相关参数的总体矩，然后由样本求出样本矩，以此建立等式。（由样本求出的矩与总体的矩建立等式）什么是k阶原点矩，一阶原点矩就是我们说的期望。什么是k阶中心矩，二阶中心矩就是我们说的方差。极大似然估计 理解：就是根据样本得到一个关于参数的函数，即似然函数L，函数的值就等于样本（这个事件）
转载
2024-07-10 01:51:28
30阅读
1.矩估计 矩估计是什么呢？简单的说，就是用样本矩代替总体矩进行统计推断的方法。 一个最基础的例子是正态总体的参数估计问题。如果，如何估计和呢？ 统计学一般会介绍两种估计方法：极大似然估计和矩估计。总体矩条件： 样本矩条件： = Op(1) ；1.1 OLS估计OLS估计是矩估计的一个特例。OLS估计的公式为：由于和无关，则其中是总体矩条件，对应的样本矩条件为：，得到： 另一种推导方法：1.
转载
2023-12-14 09:39:31
353阅读
函数模型 在前面我们探讨了普通的线性回归，这次我们来讨论广义线性回归，通常也被称为 Logistic回归 ，我们先回忆一下线性回归的函数模型： 这个函数在表示的是一个直线，平面，或者超平面，不过它有致命的缺点，它在进行一个分类问题时，比如我们举一个二分类的例子，并不能很好的进行一个拟合，假如说，存在训练集得出的,,我们很难进行一个分类，并且它无法去拟合一个曲面，对于曲面，我们既想使用线性函
广义线性模型（GLM）首先术语广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测变量的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及ANOVA和ANCOVA（仅具有固定效果）。形式为 yi〜N（xβ，σ2），其中xi包含已知的协变量，β包含要估计的系数。这些模型使用最小二乘和加权最小二乘拟合。术语广义线性模型（GLIM或GLM）是指由McCullagh和Nelder（1982，第二版，
转载
2024-01-26 07:08:42
131阅读
# 使用Python进行广义加权回归
广义加权回归（Generalized Weighted Regression, GWR）是一种统计建模方法，常用于分析空间数据。这种方法通过为不同的观测数据赋予不同的权重，来提高模型的拟合效果。这种方法特别适用于存在空间异质性的数据集，例如，房价、环境监测数据和人口统计数据。
## 一、广义加权回归的基本思想
在传统的线性回归中，所有观测数据都被给予了相
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 GRNN建立在非参数核回归基础上，以样本数据为后验条件，通过执行诸如Parzen非参数估计，从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后，直接计算出因变量对自变量的回归值。GRNN不需要设定模型的形式，但是其隐回归单元的核函数中有光滑因子，它们的
转载
2023-10-01 13:16:33
135阅读
在线性回归问题中，我们假设，而在分类问题中，我们假设，它们都是广义线性模型的例子，而广义线性模型就是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。很多模型都是基于广义线性模型的，例如，传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归。 指数分布族在了解广义线性模型之前，先了解一下指数分布族(the exponential family)指数分布族原型如下如果一个分布可
转载
2024-09-02 09:10:16
46阅读
