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2010-05-28
看文章时,发现有些人分别用OLS和GLS做回归,请问他们有什么区别或类似的地方啊?请各位赐教。谢谢!
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2010-5-28 07:47:04
GLS(广义最小二乘法)是一种常见的消除异方差的方法.它的主要思想是为解释变量加上一个权重,从而使得加上权重后的回归方程方差是相同的.因此在GLS方法下我们可以得到估计量的无偏和一致估计,并可以对其进行OLS下的t检验和F检验.
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2010-5-28 08:34:36
不懂不懂不懂!!!
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2010-5-28 08:52:22
二楼回答的很对,补充一下,在线性条件下,OLS是GLS的一种特殊形式。具体说,GLS修正了线性模型随机项的异方差和序列相关问题!在没有异方差和序列相关情形下,GLS=OLS。
在高-马经典假设下,回归模型叫ordinary regression model,我们知道,在此条件下,得到的OLS是BLUE的,但这个假定更现实的是如二楼所说的放宽同方差的假定,此时的回归模型是generalized regression model,在这种模型里,如果varience-covarience matrix 是已知的,则GLS可行,这就是我们书上常看到的FGLS,但如果varience-covarience matrix 是不知道的,则我们需要估计出varience-covarience matrix ,进而得到FGLS,但此时的估计量是一致的渐近有效的估计量。另外,我们常看到的WLS实际就是FGLS,因而是blue的,但是并不是所有的FGLS都是blue的。
请指教。
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2010-5-28 12:38:31
多谢各位了。。。
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2010-11-22 00:41:54
学习了[img][/img]
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