Robust least squares, or robust reg

Robust least squares, or robust regression, is one of the new features included in EViews 8.

Ordinary least squares estimators are sensitive to the presence of observations that lie outside the norm for the regression model of interest. The sensitivity of conventional regression methods to these outlier observations can result in coefficient estimates that do not accurately reflect the underlying statistical relationship.

Robust least squares refers to a variety of regression methods designed to be robust, or less sensitive, to outliers. EViews offers three different methods for robust least squares: M-estimation

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กำลังสองน้อยสุดแข็งแกร่ง หรือการถดถอยที่แข็งแกร่ง เป็นหนึ่งในคุณสมบัติใหม่ที่รวมอยู่ใน EViews 8สี่เหลี่ยมอย่างน้อยธรรมดา estimators มีความไวต่อการปรากฏตัวของการสังเกตที่อยู่นอกบรรทัดฐานสำหรับแบบจำลองถดถอยที่น่าสนใจ ความไวของข้อสังเกตเหล่านี้ outlier วิธีถดถอยธรรมดาสามารถส่งผลให้ประมาณการค่าสัมประสิทธิ์ที่ไม่สะท้อนถึงความสัมพันธ์ทางสถิติพื้นฐานสี่เหลี่ยมอย่างน้อยที่แข็งแกร่งหมายถึงความหลากหลาย ของวิธีการถดถอยที่ออกแบบมาให้ทนทาน หรือน้อย กว่า outliers ไวต่อ EViews มีวิธีแตกต่างกันสามเหลี่ยมอย่างแข็งแกร่ง: M-การประเมิน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

น้อยสแควร์ที่แข็งแกร่งหรือถดถอยที่แข็งแกร่งเป็นหนึ่งในคุณสมบัติใหม่ที่รวมอยู่ใน EViews 8. สามัญอย่างน้อยประมาณสี่เหลี่ยมมีความไวต่อการปรากฏตัวของการสังเกตที่อยู่นอกบรรทัดฐานสำหรับรูปแบบการถดถอยที่น่าสนใจ ความไวของวิธีการถดถอยแบบเดิมในการสังเกตค่าผิดปกติเหล่านี้จะส่งผลให้ประมาณการค่าสัมประสิทธิ์ที่ไม่ถูกต้องสะท้อนให้เห็นถึงความสัมพันธ์ทางสถิติพื้นฐาน. น้อยสแควร์ที่มีประสิทธิภาพหมายถึงความหลากหลายของวิธีการถดถอยการออกแบบให้มีประสิทธิภาพหรือมีความสำคัญน้อยกว่าที่จะผิดปกติ EViews มีสามวิธีการที่แตกต่างกันสำหรับสองน้อยที่สุดที่แข็งแกร่ง: M-การประมาณค่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หรือถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดที่แข็งแกร่ง , แข็งแรง , เป็นหนึ่งในคุณลักษณะใหม่ที่รวมอยู่ใน eviews 8ตัวประมาณกำลังสองน้อยที่สุดธรรมดา มีความไวในการปรากฏตัวของสังเกตที่อยู่นอกบรรทัดฐานสำหรับตัวแบบการถดถอยของดอกเบี้ย ความไวของวิธีการถดถอยแบบปกติ ให้สังเกตค่าเหล่านี้สามารถส่งผลในแบบประมาณว่าไม่ถูกต้องสะท้อนให้เห็นถึงพื้นฐานทางสถิติความสัมพันธ์กำลังสองน้อยที่สุด ( หมายถึง ความหลากหลายของวิธีการถดถอยออกแบบให้ทนทาน หรือน้อยมีการผิดปกติ . eviews มีสามวิธีการที่แตกต่างกันเพื่อประสิทธิภาพ m-estimation สี่เหลี่ยมน้อย