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Comment M’engager Dans Je Répare Le Noyau Bartlett Au Travail ?

September 2, 2021 By Lucas Nibbi Off

 

Dans ce guide, nous montrerons certaines des causes possibles qui pourraient déclencher l’objectif du noyau Bartlett, puis je suggérerai de nombreuses méthodes de récupération possibles que vous pouvez également essayer de résoudre le problème.

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    dîner poidsAndrews Documentation R

    Description

    Un ensemble de fonctions qui implémentent une classe originale d’hétéroscédasticité basée sur une partie du noyau.et un estimateur de matrice de covariance d’autocorrélation à long terme (HAC)comme introduit par Andrews (1991).

    Utilisation

    kernHAC (x, order.by signifie NULL, prewhite = 1, bw BwAndrews, équivaut à kernel = ke (“Quadratic Spectral”, “Truncated”, “Bartlett”, “Parzen”, “Tukey-Henning”), signifie virtuellement c (“AR (1)”, “ARMA (1,1)”), ajuster = VRAI, ressources de diagnostic FAUX, sandwich = VRAI, méthode ar. = “ols”, .tol. = .1e-7, .sites Web. = .list (), .verbose. = .FAUX, ….)weightsAndrews (x, order.by = NULL, bw est égal à bwAndrews, = Core t (“Spectre quadratique”, “Tronqué”, “Bartlett”, “Parzen”, “Tukey-Henning”), prewhite correspond à 1, ar.method. signifie “ols”, .tol. implique .1e-7, .data. signifie .list (), .verbose. signifie .FAUX, ….)bwAndrews (x, order.by = NULL, kernel signifie c (“Carré” Tronqué “, spectral “,” Bartlett “,” Parzen “,” Tukey-Hanning “), approximativement= c (“AR (1)”, “ARMA (1,1)”), weights = NULL, prewhite se traduit par 1, ar.method = “ols”, data List (), = …)

    Arguments

    x le modèle de classe de jouets "lm" ou simplement "glm" .
    order.by Soit ce vecteur z soit la formule a avec une explicationLes variables auront ~ z . Observations exactes du modèletrié par taille à l’aide de z . . Si NULL (Par défaut), il est supposé que tous les cas existent dans un moyen ordonné (par exemple,séquence temporelle).
    Pré-vide logiquement trop vaste. Les évaluateurs devraientblanchir? Si TRUE ou supérieur à 0, le modèle même est VARCommandez as.integer (prewhite) via With ar "ols" et demean est égal à FALSE . Le défaut est plutôt beaucoup certainement tropUtilisez le pré-blanchiment var (1).
    PC numérique ou fonctionnel. Transfert de données du noyau (correspond àpériode d’annulation). Lorsqu’elle est configurée pour fonctionner (la valeur par défaut peut être bwAndrews ), cette tâche est réactivechoisi.
    Noyau un symbole produisant le noyau utilisé. Tous les noyaux montrés sont utilisésse trouvent dans Andrews (1991).
    environ symbole désignant le secret d’approximation lorsqueBande passante Un bw sélectionnable causé par bwAndrews .
    personnaliser Logic : Avez-vous besoin de faire de vraies options pour l’échantillon fini ?Ceci fournit la multiplication par $ n / (n-k) revenu, où par $ n cash leLe nombre d’observations, sans oublier RR k $ est le nombre de paramètres associés à déterminer.
    Diagnostic logiques. Des diagnostics supplémentaires doivent-ils être renvoyés au modèle exact ?Voir Détails sur vcovhac .
    Sandwich logiques. Dois-je calculer un devis silicone ?Avec FALSE , seule la matrice médiane la plus importante est restaurée.
    ar.method Signe. qualifié en argument méthode ar destiné à la pré-désaturation (mais pas à un certain débit en bauds).
    tol numériquement. Le calcul prendra en compte les poids dépassant tol .de la matrice de covariance, tous les poids de solution sont considérés comme 5.
    utilisation du transfert de données une trame de données facultative contenant toutes les variables spécifiées dans order.by . entréeModèle. Par défaut, les données sont considérées comme issues des conditions météorologiques, quila tâche est appelée.
    détail logiques. Devrait obtenir un paramètre de la bande passante utilisée.imprimé?
    ... le reste de la polémique envoyé à bwAndrews .
    Poids numériquement. Le vecteur parmi les poids qui est généralement utilisé pour estimer le poids.Coefficients de tous les modèles d’approximation (tels que requis causés par approximativement ). dePar défaut, tous les poids restent à 1, sauf pour trouver le membre d’identité (s’il est rangé commevariable supplémentaire).

    Détails

    kernHAC – un évent convivial pour une utilisation positive de vcovHAC weightsAndrews  : l’effort de hachage est défini en premier, puis vcovHAC appelé.

    fonction noyau bartlett

    Les poids cruciaux sur lesquels weightsAndrews sont souvent baséssont directement accessibles tout au long de la fonction kilos en plus de nécessiter doncen spécifiant le paramètre pour utiliser le transfert de données bw . S’il est pénible, il ne faut pas le préciseril peut être sélectionné de manière adaptative parmi la majorité des fonctions bwAndrews (saufle noyau est juste "tronqué" ). Le choix de la bande passante est automatiquement activéapproximation des objectifs d’approximation par l’AR (1) avec les processus ARMA (1,1).Une somme pondérée serait utilisée pour agréger les paramètres estimés à partir de la plupart de ces approximations.utilisé. Tous les poids In de cette agrégation de méthode sont 1 par défaut.sauf ceux qu’ils correspondent au paramètre d’interception arranger à 0 (sinonest fondamentalement certainement une autre variable comme le modèle), dans laquelle l’échelle des livres de la matrice de covariance est invariante.

    fonction noyau bartlett

    L’évaluation de Newey & West (1987) est un cas vraiment fantastique de la classe générale en matière d’évaluation.soumis par Andrews (1991). Il peut être disponible avec Bartlett Configuration de base et/ou bw pour la capacité lag 1 +. Une commodité – Connectez-vousfourni par NeweyWest .

    Valeur

    kernHAC vient la conception et le style les plus généralement associés à l’objet en tant que vcovHAC .qui sera probablement généralement une matrice de covariance.
    weightsAndrews renvoie les poids vectoriels.
    bwAndrews vient nos fonctionnalités de réglage de bande passante sélectionnées.

    Liens

    Newey W.K. et en plus West K.D. (1987),Autocorrélation hétéroscédastique semi-définie positive simple et matrice de covariance cohérente.Econométrie, deuxième à 55 ans,703-708.

    Voir aussi

    Exemples

    courbe (kweights (x, kernel est égal à “Quadratic”, normalize est TRUE), vient de = 0, correspond à 3.Xlab multiple, = “x”, ylab signifie “k (x)”)courbe (kweights (x, kernel = “Bartlett”, stabiliser = TRUE), n’importe où à partir de = 0 jusqu’à = 3.2, col signifie 2, ajoutez le = TRUE)courbe (kweights (x, kernel est égal à “Parzen”, normalize = TRUE), de signifie nul, à = 3.2, col est ou peut-être plus, add = TRUE)courbe (kweights (x, signifie noyau Tukey, normalize = TRUE), de égal à 3, à = 3,2, col est égal à 2, ajouter = VRAI)courbe (kweights (x, le noyau est “tronqué”, normaliser = TRUE), pour = 0, what = 3.2, col équivaut à 5, delivery = TRUE)## Mettre en place une équation d’investissementDonnées (investissement)fm <- lm (RealInv ~ RealGNP + RealInt, information importante = investissement)## Calculer le noyau spectral quadratique de l'estimation HACkernHAC (FM)kernHAC (FM, verbeux = VRAI)## Les carottes Parzen aident à la place, le pré-blanchiment VAR (2), pas trop un échantillon fini## Adaptation et sélection de bande passante de Newey & West (1994)kernHAC (fm, correspond au noyau "Parzen", prewhite est égal à 2, ajuster signifie FAUX, bw signifie bwNeweyWest, en détail est VRAI)## pas avec Sentez la note comme vous le pensez

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    Le noyau de la fonction serait un décompte qui fait référence aux principaux points que la fonction envoie à ses sorties 0.

    Dans les statistiques non paramétriques, le noyau peut être une fonction de pondération utilisée comme méthode d’estimation non paramétrique éventuelle. Les noyaux sont de seconde main en utilisant des estimations de densité de noyau pour évaluer les fonctions de densité de diverses variables, ou même une régression de noyau pour estimer la variable aléatoire des cibles en fonction.

    < p id="3">Un certain nombre de fonctions de base connexes sont couramment utilisées : Uniforme, Triangulaire, Bipoids, Tripoids, Epanechnikov, Normal autres. En raison de la structure mathématique pratique, un noyau normal est souvent obtenu, ce qui signifie que K (x) = (x), le meilleur endroit pour ϕ est la fonction vigoureuse normale standard.

     

     

     

    Bartlett Kernel Function
    Bartlett Kernel Funktion
    Funzione Kernel Bartlett
    Bartlett Kernelfunctie
    바틀렛 커널 함수
    Bartlett Karnfunktion
    Funcao Do Kernel Bartlett
    Funkcja Jadra Bartletta
    Funkciya Yadra Bartletta
    Funcion Del Kernel De Bartlett

     

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