1樓：匿名使用者
最小二乘法是加權最小二乘法的特例。
使用最小二乘法需要一些前提，資料大多數時候是滿足這些條件的。但有時候這些條件是不能滿足的，這時需要對原始資料作適當變換，讓他符合最小二乘法的使用條件，然後繼續使用最小二乘法。
從整體上看，在處理資料前作的處理相當於在資料上加權，這個時候就把整個處理過程（包括資料事前的變換以及後來運用最小二乘法）看作加了權的最小二乘法。從這個意義上講，加權最小二乘法就是最小二乘法。
2樓：扶枋菲
經典迴歸模型必須包含以下幾個經典假設條件：1.模型設定是線性的2.
解釋變數是確定性變數3.隨機誤差項的均值是零4.隨機誤差項同方差5.
隨機誤差項各項之間無序列相關6.解釋變數與隨機誤差項不相關7.隨機誤差項服從正態分佈上述幾個假設條件是為了能夠進行無偏有效線性的最小二乘法的估計（blue),也是為了後面模型檢驗的順利進行（例如t test,f test）。
如果違背了上述其中之一的假設條件，就不是經典的線性迴歸模型，這樣的模型用ols來估計往往失效，就得用一些方法進行修正或者用其他方法來估計引數。。。
用wls法且選擇權數變數為1/x對模型修正後，解釋變數的係數是多少
比較wls與ols的聯絡與區別 急求！！
3樓：匿名使用者
最小二乘法是加權最小二乘法的特例。
使用最小二乘法需要一些前提，資料大多數時候是滿足這些條件的。但有時候這些條件是不能滿足的，這時需要對原始資料作適當變換，讓他符合最小二乘法的使用條件，然後繼續使用最小二乘法。
從整體上看，在處理資料前作的處理相當於在資料上加權，這個時候就把整個處理過程（包括資料事前的變換以及後來運用最小二乘法）看作加了權的最小二乘法。從這個意義上講，加權最小二乘法就是最小二乘法。
論述ols,wls,gls三者的區別和聯絡。
4樓：樹說漾
gls(廣義最小二乘法
)是一種常見的消除異方差的方法.它的主要思想是為解釋變數加上一個權重,從而使得加上權重後的迴歸方程方差是相同的.因此在gls方法下我們可以得到估計量的無偏和一致估計,並可以對其進行ols下的t檢驗和f檢驗.
wls是什麼？
5樓：豆村長de草
wls是早稻田言語學院（ waseda language school） 。早稲田言語學院的理念是『共生』。所謂『共生』是指人與人之間超越語言，文化，民族的差別的障礙，共同工作，共同生活的社會狀態。
而文化的形成，民族意識的根源主要是來自於語言。早稲田言語學院通過語言教育，讓擁有不同文化，不同國籍的人們可以無障礙地進行交流，相互理解，從而產生一個相容、互存、「共生」 的社會。
擴充套件資料
早稲田言語學院成立於2023年10月、是日本法務省東京入國 管理局認定的優良校，多年來，簽證的批准率一直保持將近100%。
該校座落於東京都新宿區、緊靠著早稻田大學，學習氛圍極佳，附近有藏書量很大的新宿**圖書館。此地學校林立，被稱作日本的「學生街」。中國近代著名人物魯迅，胡漢民，陳獨秀、林伯渠等，曾在這裡（弘文學院）留下留學的足跡，早稻田是東京都中有濃厚文化氣息的代表地之一。
6樓：匿名使用者
web login server ( wls)
wls是一個認證agent，它是與premieraccess aaa伺服器連線的基於web的介面。正如其他的認證agent一樣，wls也使用eassp（擴充套件認證和單點登陸協議）來認證使用者。wls用一個叫做web agent command api的heep/html介面接收來自web瀏覽器和所有其他http客戶端的命令。
wac api有認證、再認證和登出的功能。
使用者在認證到wls時，要將他們的瀏覽器指向wls登入頁面。wls支援許多不同的認證形式：固定密碼、動態密碼和數字證書。
一旦使用者通過了premieraccess的web伺服器上的登入認證，wls就會為該使用者建立一個會話。該會話是證明該使用者已經剛剛完成了認證的憑證，還包含有最近的認證資訊和完成該會話的終止資訊。
對話中的id放在使用者當前瀏覽器中的加密cookie中。只要當前會話還有效而且cookie還儲存在瀏覽器中，使用者就可以在universal agent的支援下享受單點登入了。
使用者可以直接訪問wls來登入premieraccess，然後再訪問premieraccess所保護的web內容；或者也可以試圖先訪問premieraccess所保護的web內容，而此時premieraccess agent將會強迫使用者返回premieraccess進行認證。該認證仍然是由wls來完成。使用者必須明白在完成訪問後要將自己登出，當登出之後，使用者的會話就終止了。
7樓：97樂於助人
gls(廣義最小二乘法)是一種常見的消除異方差的方法.它的主要思想是為解釋變數加上一個權重,從而使得加上權重後的迴歸方程方差是相同的.因此在gls方法下我們可以得到估計量的無偏和一致估計,並可以對其進行ols下的t檢驗和f檢驗.
8樓：mja96考拉
wlshz008是那個**
ols，gls，fgls和wls的區別
9樓：且卿天下
ols是最
小二乘法，用於一元或多元迴歸，其基本思想是min q=∑（yi-β0-β1xi）
gls是(廣義最小二乘估計量)是一種常見的消除異方差的方法.它的主要思想是為解釋變數加上一個權重,從而使得加上權重後的迴歸方程方差是相同的.因此在gls方法下我們可以得到估計量的無偏和一致估計,並可以對其進行ols下的t檢驗和f檢驗.
wls是加權最小估計量，當方差函式已知的情況下用於矯正異方差性的gls估計量，其思想是，對誤差方差越大的觀測賦予越小的權數，而在ols中每個觀測的權數一樣。
fgls又稱可行的gls，用於解決當異方差函式未知的情況下采用的方法。
10樓：97樂於助人
gls(廣義最小二乘法)是一種常見的消除異方差的方法.它的主要思想是為解釋變數加上一個權重,從而使得加上權重後的迴歸方程方差是相同的.因此在gls方法下我們可以得到估計量的無偏和一致估計,並可以對其進行ols下的t檢驗和f檢驗.
變數可以進行ols迴歸嗎
11樓：司馬刀劍
不可以直接用ols模型估計。 對那4個一階平穩的差分，把差分後得到的平穩序列代入迴歸方程，進行估計。當然估計出來的係數反映的是變動之間的相關性了。
差分就是把時間序列資料前後相減。
當自變數x的取值滿足什麼條件時，函式y 5x 17的值滿足下
1 y 0,即y 5x 17 0，所以x 17 5 2 y 7,即y 5x 17 7,所以x 24 5 3 y 20,即y 5x 17 20,所以x 3 5 當自變數的取值滿足什麼條件時，函式y 5x 17的值，滿足下列條件？1 y 0 2 y 7 3 y 20.兩種方法解 第一種方法 解方程 1 ...
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引用型別宣告變數時賦值可以避免null錯誤，非引用型別會自己增加初始值不管你是否賦值。當然有區別，比如bai 賦值的話變數裡面du就zhi會有值，而不賦值，只是開闢dao了這麼一個空間內 裡面放的東容西是什麼就不知道了，會造成你程式出錯。比如 int a,b,c c a b 這個時候你根本不知道a和...
19中,當a時,它等於0當a時,它是這
在a 19中,當a 時,它等於0 當a 時,它是這個分數的分數單位,當a 時,它是 在a 19中,當a 0 時,它等於0 當a 1 時,它是這個分數的分數單位,在 a 10 中,當a 時,分數值是零 當a 時,它是這個分數的分數單位 當a 根據分數與除法的關係,當a 0時分數值是零 根據分數單位的定...