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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SAS专版
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2010-11-01
When variance of error is an function of a predictor, in general the variance function needs to be estimated along with mean equation. The FGLS is needed.  Here is an  example how it can be done in SAS and contrast it  with ML.


For more information about FGLS please follow the link below
http://en.wikipedia.org/wiki/Feasible_Generalized_Least_Squares#Feasible_generalized_least_squares


data t1;
   do i = 1 to 500;
      x=rannor(123);
      mean=1+2*x;   
      y=mean+2*abs(x)**0.3*rannor(123);
      output;
    end;
run;


proc model data=t1;
parms a=0 b=0 m=1 n=0.1;
y=a+b*x;
h.y = (m*abs(x)**n)**2;
fit y/ols  fiml ;
run;
quit;
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2010-11-1 09:00:21
希望更多类似的帖子,期待bobguy 系列
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2011-2-15 22:07:26
wiki当中的FGLS算法,就是先用OLS的残差的平方作为每次观测对应的方差的估计,再用WLS估计出系数,再用WLS所得的残差的平方作为方差的估计,再用WLS估计出系数,再用WLS所得的残差的平方作为方差的估计,......,直到满足某种收敛的标准。
而这里根本没有对协方差进行估计,只是一个迭代的WLS估计而已,其功能就是ITERATIVE WLS。
其实,可以在第一步就估计出整个协方差阵,并对协方差的显著性进行检验,若不显著,就设定为0,下一步不再估计,然后再重复,直至达到某种收敛水平。
不知道,有没有人做过这个,这仅仅只是我的一个想法。
请评价。
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2011-2-16 09:51:28
协方差无法估计,唉,都是单值观测,没有相关一说啊。那FGLS如何实现呢?
论坛上有人做算法吗?
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