加权最小二乘法

时间:2013-07-01 15:40:58

标签: r regression

我想对y~x(仅1个依赖变量和1个自变量)进行回归,但我有异方差性。随着x的增加,y的变化性增加。为了解决这个问题,我想通过R中的"gls()"函数使用加权最小二乘法。

但我不得不承认我不明白如何使用它。我必须将方差函数应用于gls函数的“权重”参数。但我不选择哪一个以及如何使用它。

1 个答案:

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这是一个处理泊松计数的例子,如数据,其变化将与均值成比例(听起来像你有)。

fit = lm (y ~ x, data=dat,weights=(1/dat$x^2))

您使用recipricol作为权重,因为您将乘以这些值。你把它用于处理泊松计数数据,因为方差有单位平方。你可以这样做:

fit = lm (y ~ x, data=dat,weights=(1/dat$x))

简单地按x值进行缩放,看看效果更好。