加权最小二乘法 为何两种做法得出结论存在差异

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

我们只做加权最小二乘法的检验
首先数据如下：

年份	文教科卫支出	国内生产总值
1989	553.33	16992.3
1990	617.29	18667.8
1991	708	21781.5
1992	792.96	26923.5
1993	957.77	35333.9
1994	1278.18	48197.9
1995	1467.06	60793.7
1996	1704.25	71176.6
1997	1903.59	78973
1998	2154.38	84402.3
1999	2408.06	89677.1
2000	2736.88	99214.6
2001	3361.02	109655.2
2002	3979.08	120332.7
2003	4505.51	135822.8
2004	5143.65	159878.3
2005	6104.18	183084.8

方法一：LS Y C X 回车 在得到的结果中选择Estimate然后Option 权重一栏填入 1/ABS（resid） 然后得到以残差的绝对值为权重的结果如下：
       

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/04/14   Time: 23:28
Sample: 1 17
Included observations: 17
Weighting series: 1/ABS(RESID)
White Heteroskedasticity-Consistent  Standard Errors & Covariance
Variable	Coefficient	Std. Error		t-Statistic	Prob.
C	-309.8847	46.16158		-6.713042	0.0000
X	0.033477	0.000421		79.52051	0.0000
Weighted Statistics
R-squared	0.999999	Mean dependent var			3256.772
Adjusted R-squared	0.999999	S.D. dependent var			12707.78
S.E. of regression	14.43846	Akaike info criterion			8.287798
Sum squared resid	3127.035	Schwarz criterion			8.385824
Log likelihood	-68.44629	F-statistic			5270.260
Durbin-Watson stat	0.351367	Prob(F-statistic)			0.000000
Unweighted Statistics
R-squared	0.973707	Mean dependent var			2375.011
Adjusted R-squared	0.971954	S.D. dependent var			1699.910
S.E. of regression	284.6832	Sum squared resid			1215668.
Durbin-Watson stat	0.262961

方法二：GENR E=ABS(RESID)
              GENR YE=Y/E
              GENR XE=X/E
              GENR CE=1/E
              LS YE CE XE 回车得到结结果如下：

Dependent Variable: YE
Method: Least Squares
Date: 05/04/14   Time: 23:32
Sample: 1 17
Included observations: 17
Variable					Coefficient	Std. Error		t-Statistic	Prob.
CE					-309.8847	50.54989		-6.130274	0.0000
XE					0.033477	0.000461		72.59656	0.0000
R-squared					0.999999	Mean dependent var			232.3115
Adjusted R-squared					0.999999	S.D. dependent var			906.4689
S.E. of regression					1.029921	Akaike info criterion			3.006973
Sum squared resid					15.91107	Schwarz criterion			3.104998
Log likelihood					-23.55927	Durbin-Watson stat			0.351367

比较上述两个结果发现 大部分的结果都是一致的 但是为何Std. Error
S.E. of regression  Sum squared resid 等值不一致 而且方法二也没有F检验
我想问问两种操作方法得到不同结论的原因 就大神指点！！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：加权最小二乘法 最小二乘法 最小二乘 observations coefficient 生产总值 绝对值

输入@F