加权最小二乘:误差方差不相同时的回归

误差的方差随解释变量变大(异方差)时,系数和标准误怎么算才对?

SOA SRMCAS MAS-I
对过的标准答案
2 条
覆盖的考试公式
1 个
参数
11 个
开源库
2 个

01当场运行

改一个参数,当场重算

正在用默认参数运行,计算量大的方法最多要 20 秒。

04出处和说明

公式从哪里来,有什么限制

列出参考的教材、论文和考试公式条目。方法的限制和实现上的说明也写在这里。

参考

  • Frees:Regression Modeling with Actuarial and Financial Applications5.7 Heteroscedasticity
  • White (1980) A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator

覆盖的考试公式

  • REG-013Breusch-Pagan 异方差检验与加权最小二乘SRM

公式条目按精算考试的公式表整理,编号和中文名是平台自己的。

这个方法算什么

先用普通最小二乘拟合并做 Breusch-Pagan 检验,再按设定的方差结构(方差 ∝ x、∝ x²、从数据估计、或自己给权重)做加权最小二乘,和普通最小二乘的系数、普通标准误、White 稳健标准误放在一起比较。

说明和限制

  • 权重 w_i 和误差方差成反比。保险里常见的例子:因变量是平均值时,权重取求平均用的件数或风险单位。
  • 方差 ∝ x 和 ∝ x² 用第一个解释变量 x1,要求 x1 都大于 0;不满足时改用从数据估计的方差函数,并在说明里写明。
  • 从数据估计(FGLS):对普通最小二乘的 ln e² 用全部解释变量回归,权重取拟合值的指数的倒数。
  • White 稳健标准误不改系数,只改标准误;样本大时,即使方差结构设错也能用。

数据

看参数里选的数据:选平台的数据集时是真实数据或公开样例,填自己的数时只用输入的数。上面运行的输出里写明这一次用的是哪种。

开源库和版本

  • scipy1.17.1BSD分布拟合、统计检验
  • numpy2.4.6BSD-3-Clause数值计算

05同族的方法

广义线性模型,还有 21 个方法

同一个方法族里的其他方法。在智能体里,用一句话就能调用这些方法。

在智能体里这样问“误差的方差随解释变量变大(异方差)时,系数和标准误怎么算才对?”