异方差产生与解决

  1. 异方差

定义:相对于同方差而言。同方差:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足,即:随机误差项具有不同的方差,则称线性回归模型存在异方差性。

产生原因在于:

a.模型中缺少某些解释变量,从而系统扰动项干扰系统。

b.测量误差。一般在时间序列变量。和以平均数作为样本数据中都会存在。产生原因在于:误差的长时间积累和误差随时间变化而不断变化(如果将前后作为整体看待例如平均数等)。

c.模型函数设置不正确。

d.异常值出现。例如:经济危机,自然灾害的突然影响。

解决办法:

  1. 对数据进行对数变换,降低数据大小,从而降低误差的影响程度。
  2. 对模型进行变换。
时间: 2024-12-29 11:26:08

异方差产生与解决的相关文章

第七讲异方差、多重共线性、逐步回归

球型扰动项 异方差 https://www.zhihu.com/question/311499113/answer/594763791 图中可知 存在异方差 越变越大 检验异方差 画图只是大致看一下 rvfplot (画残差与拟合值的散点图) rvpplot (画残差与自变量x的散点图) 步骤 regress 进行多元回归 然后用rvfplot 进行画图 因为拟合值出现负数 我们进行看看 y 的密度分布 保存用graph export 名字.png ,replace 得出分布不均匀 用summa

DM-multipath 与 RDAC多路径软件冲突解决办法

一套典型RAC硬件环境(双主机,单个盘柜,通过光纤跳线分接2个博科SAN交换机,rhel6.4的linux操作系统) 故障现象: 1.创建ASM磁盘时提示资源繁忙 orcleasm createdisk VOL1 /dev/sdb1 问题排查过程: 一.rdac多路径软件安装配置不正确 查看RDAC是否安装正确命令: fdisk -l  (看是否生效最直接的方式,如果存储是8个卷,服务器就应该只能识别到8个设备,如果数量远大于就说明多路径并没有生效) lsmod |grep mpp  (主要是看

BZOJ 3563 DZY Loves Chinese / BZOJ 3569 DZY Loves Chinese II 随机化+高斯消元解异或方程组

题目大意:给出一个无向图,问删掉k条边的时候,图是否联通. 思路:虽然我把这两个题放在了一起,但是其实这两个题可以用完全不同的两个解法来解决. 第一个题其实是DZY出错了...把每次的边数也异或了,那就直接用这个性质一个一个往后推就行了..最后一个暴力求一下.. 第二个题才是本意啊. 听到做法的时候我惊呆了.. 首先是将整个图中拆出一个树,那么所有边就分为树边和非树边.将所有非树边都加一个随机权值.树边的权值是所有能够覆盖它的非树边的权值的异或和. 把整个图拆开的充要条件是拆掉一条树边,同时将所

牛逼!一行代码居然能解决这么多曾经困扰我半天的算法题

春节假期这么长,干啥最好?当然是折腾一些算法题了,下面给大家讲几道一行代码就能解决的算法题,当然,我相信这些算法题你都做过,不过就算做过,也是可以看一看滴,毕竟,你当初大概率不是一行代码解决的. 学会了一行代码解决,以后遇到面试官问起的话,就可以装逼了. 一.2 的幂次方 问题描述:判断一个整数 n 是否为 2 的幂次方 对于这道题,常规操作是不断这把这个数除以 2,然后判断是否有余数,直到 n 被整除成 1 . 我们可以把 n 拆成二进制看待处理的,如果 n 是 2 的幂次方的话,那么 n 的

u检验、t检验、F检验、X2检验 (转)

http://blog.renren.com/share/223170925/14708690013 常用显著性检验 1.t检验 适用于计量资料.正态分布.方差具有齐性的两组间小样本比较.包括配对资料间.样本与均数间.两样本均数间比较三种,三者的计算公式不能混淆. 2.t'检验 应用条件与t检验大致相同,但t′检验用于两组间方差不齐时,t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式. 3.U检验 应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验.

R语言数据挖掘实战系列(5)

R语言数据挖掘实战系列(5)--挖掘建模 一.分类与预测 分类和预测是预测问题的两种主要类型,分类主要是预测分类标号(离散属性),而预测主要是建立连续值函数模型,预测给定自变量对应的因变量的值. 1.实现过程 (1)分类 分类是构造一个分类模型,输入样本的属性值,输出对应的类别,将每个样本映射到预先定义好的类别.分类模型建立在已有类标记的数据集上,模型在已有样本上的准确率可以方便地计算,所以分类属于有监督的学习. (2)预测 预测是建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型,然后进行预测或控制.

面板数据、截面数据、时间序列数据

截面数据.时间序列数据.面板数据是最常见的三种样本数据形式,网上对于此类数据的介绍比较零散,我在此做一个汇总归纳,如有错误,欢迎指正,我在此只做简单介绍,并不涉及具体分析,特别是面板数据,分析比较复杂,有专门的书籍可以参阅. 一.截面数据(Cross Section data) 1.概念: 截面数据是指由同一时期.不同个体的一个或多个统计指标所组成的数据集.该数据强调同一时期,因此也称为静态数据,我们平时获取的样本数据,大都具有同期性,因此截面数据也是最常见的 样本数据.例如:2016年各省份人

违反线性回归假定条件时的处理

我们知道线性回归模型有一些适用条件:1.线性.2.无自相关.3.残差符合正态分布.4.方差齐性.当数据无法满足这些条件时,我们要么对数据进行转换,使之符合线性回归的条件,要么对模型进行调整,使之适应原始数据.总之,这是一个数据和模型相互适应的过程.下面我们分别来介绍一下,当这四种条件不满足时的处理方法: 一.非线性情况 线性回归模型的最重要的一个前提条件是,数据呈线性趋势,这点可以通过实现做散点图或拟合完成之后做残差图来进行判断,当数据不符合线性趋势时,可以采用两种方法进行处理 1.变量线性化

论文学习-sparse methods for direction of arrival estimation1.

翻译自Sparse Methods for Direction-of-Arrival Estimation(Zai Yang∗†, Jian Li‡, Petre Stoica§, and Lihua Xie†) direction of arrival(DOA) 1.引言 DOA(direction of arrival)estimation指接收一些电磁波的方向信息的过程,这些电磁波来自许多形成阵列传感器的接收雷达的输出. 传统的波束形成器(beamformer)仅仅使用了对空间采样数据的傅