我正在WLS中使用statsmodels来执行加权最小二乘。 weights参数设置为1 /我的观察值的差异
例如，使用wls_prediction_std here我可以包括与WLS一起使用的权重，这会影响样本内数据点的预测间隔。但是，如果我使用样本外预测，则我的外生变量没有方差/权重，因为它们不是观察值。我可以使用任意权重，但是再次使用的值会影响预测间隔。
因此，我的问题是：是否有一种健壮的方法或经验法则来设置权重以使用WLS进行样本外预测？
无论如何，我都不愿嫁给statsmodels或wls_prediction_std，但任何使用Python（库）的解决方案（指向）都将是首选。