加重最小二乗 - R

Question

私はy~x（ちょうど1つの独立変数と1つの独立変数）の回帰をしたいが、私はheteroskedasticityを持っている。 xの増加に伴い、yの変動性が増加します。それに対処するため、Rの"gls()"関数を使って加重最小二乗法を使用したいと考えています。 しかし、私はそれをどのように使用するのか分かりません。 関数の "重み"引数に分散関数を適用する必要があります。しかし、私はどれを選ぶべきか、どのように使うべきかはわかりません。あなたは私に助けてくれますか？

ありがとうございました。

Answer 1

ここでは、データのようなポアソン数の世話をする例を示します。ここでは、変動は平均と比例します（あなたのように見えます）。

fit = lm (y ~ x, data=dat,weights=(1/dat$x^2)) 

値を掛けるため、レシピェールを重量として使用します。分散は単位の二乗を持つため、ポアソン計数データの世話をするためにそれを正方形にします。

fit = lm (y ~ x, data=dat,weights=(1/dat$x)) 

単純にx値でスケーリングしてよりうまくいくかどうかを確認します。