guiming14432
如果自变量也是随机变量,那么就应该采用回归模型2的参数计算方法,而不应该使用最小二乘法这一回归模型1 中的方法。
但是,有很多的文章在自变量也是随机变量的时候,仍然在使用最小二乘法估计参数,模型和预测的效果都较好,这是为什么呢? 我也做过,效果就是可以。不明白了。
另外,时间序列分析中的一种参数的估计方法也是在使用最小二乘法,但时间序列分析的AR模型自变量和因变量都是随机变量阿,这又怎么解释呢?
rtist
Least square has NOTHING to do with statistics. It's simply a result from geometry. It can be USED in the estimation in a regression model. Under certain conditions, it has some optimal property. But this doesn't say it will drastically fail in other situations, although under some ill-conditions it does.
Treating random predictors as fixed, or conditioned on the predictors, narrows down the inference space.
guiming14432
Treating random predictors as fixed, or conditioned on the predictors, narrows down the inference space.
不太明白!
对于回归模型2 也有几种参数的估计方法。另外,在回归中,如果自变量也是随机变量,那么对因变量的区间估计、分布、模型参数的线性无偏性就要另做分析了!?
guiming14432
各位大侠,是不是问题太简单了,没有人来看阿。
200422099
我也不是很懂,在学习,回复支持一下