r - 加权最小二乘法

Question

我想做 y~x 的回归(只有 1 个因变量和 1 个自变量)但我有异方差性。 y 的可变性随着 x 的增加而增加。为了处理它，我想通过 "gls()" 使用加权最小二乘法。 R 中的函数。

但我不得不承认我不明白如何使用它。我必须将方差函数应用于 gls 的“权重”参数功能。但我不知道选择哪一个以及如何使用它。

Answer 1

这是一个处理泊松计数之类的示例，其中的变化与平均值成正比(听起来你有)。

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

您使用倒数作为权重，因为您将乘以这些值。您将其平方以处理泊松计数数据，因为方差的单位是平方。您可以执行以下操作:

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

简单地按 x 值缩放它，看看哪个效果更好。