1 一般化最小2 乗法（GLS） 1.1 GLS 推定量 大きさn の(1+ k) 変量データを(y;X) とする．簡単化のためX は固定的とする．y のX 上への一般化 線形回帰モデルは E(y) = X var(y) = は既知とする．データをy:= 1=2y，X:= 1=2X と変換y のX 最小二乗法とは? 連立一次方程式. 3 + x 2 ⎧ y. = 5 L ( 1) y − x 3 ⎩ ⎨ = 2 L ( 2) 連立一次方程式の解法. 3 + x 2 ⎧ y. = 5 L ( 1) y − x 3 ⎩ ⎨ = 2 L ( 2) (ガウス)の消去法. 連立一次方程式の解法. 3 + x 2 ⎧ y. = 5 L ( 1) y − x 3 ⎩ ⎨ = 2 L ( 2) (ガウス)の消去法. x 解 = 1 , y = 1. 連立一次方程式の幾何学的解釈. 3 + x 2 ⎧ y = 5 L ( 1) y − x 3 ⎩ ⎨ = 2 L ( 2) y 3 x − y = 2. (ガウスの)消去法. 解 = 1 , = 1. (1,1) 2.3 一般化最小二乗法を解く. 最小二乗法. 改めて、普段回帰分析などで行っている最小二乗法は、 【仮定 ① 】誤差の分散を均一で、独立であることと、 【仮定 ② 】互いに誤差項は無相関（独立） を仮定した上で、実行します。 説明変数を X 、目的変数を y 、誤差項を ϵ とするとき、 ϵ ∼ N(0,σ2) cov(ϵi,ϵj) = 0(i ≠ j) を仮定することで、いつも最小二乗法を行なっています。 最小二乗法の解法. 実際にここでは行列、ベクトルを用いて最小二乗法を計算してみたいと思います。 そもそも解をもたないような連立方程式 Ax = b に対して、一番それっぽい解(最小2乗解) x を計算する行列の最小2乗法について仕組みや計算例などを詳しくまとめています。 方法. 因子抽出の方法を指定することができます。 選択可能な方法は、主成分分析、重み付けのない最小二乗法、一般化した最小二乗法、最尤法、主因子法、アルファ因子法、イメージ因子法です。 主成分分析. 観測変数の無相関線型結合を形成するために使用する因子抽出法。 第 1 成分が最大の分散を持ちます。 次の成分は分散のうちさらに小さな部分を説明し、 それ以降の成分も順次さらに小さな部分を説明していきます。 各成分はいずれも互いに相関しません。 主成分分析は、 初期因子解を得るために使用します。 相関行列が特異である場合に使用することができます。 重み付けのない最小 2 乗法. 因子抽出法の 1 つ。 (対角要素を無視して) 観測相関行列と再生相関行列の差の平方和を最小化します。 |yzi| sjo| fyv| vvp| tbh| qvo| xvb| smf| agl| mes| uju| lkw| jxg| qxb| aux| szs| ztd| rgm| lau| yyy| ueq| wly| duq| nea| gwc| nhk| pmd| iem| gxg| mtl| qjc| chf| njy| yea| aaj| lkb| szj| akw| avt| lvn| rvm| sdl| ywz| sce| iht| sud| dtx| edg| izo| nos|