Как рассчитать вес двухэтапной взвешенной оценки наименьших квадратов для неровной гетероскидастичности? - PullRequest
Новая
       12

Как рассчитать вес двухэтапной взвешенной оценки наименьших квадратов для неровной гетероскидастичности?

1 голос
/ 29 сентября 2019

Я анализирую набор данных с помощью glm ().На остаточном графике показана явная гетероскидастичность (см. Ссылку ).

Я пытаюсь решить это с помощью двухэтапной регрессии wls (взвешенного наименьшего квадрата), но остаточный график все еще показывает непостоянные различные.Проблема может заключаться в том, что я неправильно определил вес. 

model_1 <- glm(log(Y) ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7, 
                      data = train, family = gaussian(link = "log"))
w = 1/(model_1$residuals)^2
glm_wls <- glm(log(Y) ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7, 
                data = train, family = gaussian(link = "log"), 
                weights = w)

Я ожидаю, что модель glm_wls может решить эту проблему, но я не думаю, что я правильно понял w.

...