Взвешенный МНК

Новый комментарий
 

Всем привет.

Ребята, а есть ли у кого реализация машки на основе взвешенного МНК?

Или может кто-то может описать метод построения взвешенного МНК простым языком, дать пример рассчета?

 
White Rabbit:

Всем привет.

Ребята, а есть ли у кого реализация машки на основе взвешенного МНК?

Или может кто-то может описать метод построения взвешенного МНК простым языком, дать пример рассчета?

То же интересовался этим вопросом но так его и не решил, насколько мне помнится...
 

В чем сложность? Вот формула МНК машки:

LSMA = 3 * WMA - 2 * SMA
Или уточните, что за "взвешенное" имеется в виду.
 
Stanislav Korotky:

В чем сложность? Вот формула МНК машки:

Или уточните, что за "взвешенное" имеется в виду.

Вы привели формулу построения на базе машек для линейной регрессии, это обычный МНК, а речь была о взвешенном МНК.

Ссылка на вики.

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%BD%D0%B0%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%8C%D1%88%D0%B8%D1%85_%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%B2#%D0%92%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%9C%D0%9D%D0%9A

 
White Rabbit:

Вы привели формулу построения на базе машек для линейной регрессии, это обычный МНК, а речь была о взвешенном МНК.

Ссылка на вики.

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%BD%D0%B0%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%8C%D1%88%D0%B8%D1%85_%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%B2#%D0%92%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%9C%D0%9D%D0%9A

Потому и попросил уточнения (хотя, ради объективности, отмечу, что в формуле LSMA присутствует взвешенная MA, т.е. термин присутствует ;-).

Теперь вопрос по новой WLSMA: что именно должны представлять коэффициенты? По теории они - СКО случайной величины в i-ой точке, но это предполагает наличие кучи реализаций. Вы хотите как-то использовать структуру бара для эмуляции разброса цен?

 
Вот что написано по той ссылке: "фактически данные преобразуются взвешиванием наблюдений (делением на величину, пропорциональную предполагаемому стандартному отклонению случайных ошибок), а к взвешенным данным применяется обычный МНК". Но если делить данные на std - получится ерунда какая-то (дело не в std, а в простом делении). Наверно надо данные (окно) относительно среднего преобразовать, а потом применять обычный МНК. Они там решают эту проблему просто делением на std потому что у них данные с постоянным матожиданием.
 
White Rabbit:

Или может кто-то может описать метод построения взвешенного МНК простым языком, дать пример расчета?

В сети же полно информации. Да не простым языком, надо вникать в терминологию.
Думаю простым языком такие вещи не описываются в литературе.

https://students-library.com/library/read/3054-vzvesennyj-mnk

Главная страница 🏠
Главная страница 🏠
  • students-library.com
Если ковариационная матрица ошибок диагональная (имеется гетероскедастичность ошибок, но нет автокорреляции), то обобщённая сумма квадратов является фактически взвешенной суммой квадратов, где веса обратно пропорциональны дисперсиям ошибок. В этом случае говорят
 
Roman:

В сети же полно информации. Да не простым языком, надо вникать в терминологию.
Думаю простым языком такие вещи не описываются в литературе.

https://students-library.com/library/read/3054-vzvesennyj-mnk

Почему именно эта статья, как вы ее выбирали? По наибольшему количеству странных слов? Но и там тоже написано: "Преобразование P в данном случае заключается в делении данных на СКО случайных ошибок. К взвешенным таким образом данным применяется обычный МНК".

 
"гетероскедастичность" - на человеческом языке "выбросы". Смысл в там, что выбросы надо поджать, чтобы они не сильно линию нагибали.
 
Dmitry Fedoseev:

Почему именно эта статья, как вы ее выбирали? По наибольшему количеству странных слов? Но и там тоже написано: "Преобразование P в данном случае заключается в делении данных на СКО случайных ошибок. К взвешенным таким образом данным применяется обычный МНК".

К тому, что примеры расчётов можно найти в сети, особо не вникал в расчёт, что первое попалось то скинул.
Гетероскедастичность это неоднородность, неоднородность устраняется отношением к дисперсии, по простому отношением к std.

 

Нашел вот такой пример.

Может кто-то въедет в формулу.

https://www.medcalc.org/manual/weighted-regression-worked-example.php

Weighted regression - worked example
Weighted regression - worked example
  • Frank Schoonjans
  • www.medcalc.org
In regression analysis heteroscedasticity means a situation in which the variance of the dependent variable (Y) varies across the levels of the independent data (X). Heteroscedasticity can complicate analysis because regression analysis is based on an assumption of equal variance across the levels of the independent data. Weighted regression...
12345
Новый комментарий