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Wie Kann Ich Den Bartlett-Kernel Reparieren, Der Funktionieren Würde?

September 2, 2021 By Sean Fry Off

 

In diesem Handbuch werden wir einige der möglichen Ursachen zusammenstellen, die den Bartlett-Kernel-Teil auslösen könnten, und dann werde ich viele mögliche Wiederherstellungsmethoden vorschlagen, die Sie sicherlich versuchen könnten, das Problem zu beheben.< /p>

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  • 2. Öffnen Sie das Programm und klicken Sie auf "Scannen"
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    weightsAndrews Dinner Dokumentation R

    Beschreibung

    Eine Reihe von Funktionen, die eine umwerfende neue Klasse von Heteroskedastizität basierend auf dem Hauptkernel implementieren.und ein Langzeit-Autokorrelations-Kovarianz-Matrix-Schätzer (HAC)wie von Andrews (1991) eingeführt.

    Nutzung

    kernHAC (x, order.mittels NULL, prewhite = 1, bw BwAndrews, entspricht kernel = c (“Quadratic Spectral”, “Truncated”, “Bartlett”, “Parzen”, “Tukey-Henning”), oder evtl. noch länger bedeutet c (“AR (1)”, “ARMA (1,1)”), adjust = TRUE, Diagnosetechnik FALSE, Sandwich = TRUE, ar.Methode. = “ols”, .tol. = .1e-7, .Geld. = .list(), .verbose. = .FALSCH, ….)weightsAndrews (x, order.by = NULL, bw ist gleich bwAndrews, = Core k (“Quadratisches Spektrum”, “Truncated”, “Bartlett”, “Parzen”, “Tukey-Henning”), prewhite entspricht 1, ar.meth. impliziert “ols”, .tol. impliziert .1e-7, .data. ist gleich .list(), .verbose. bedeutet .FALSCH, ….)bwAndrews (x, order.by = NULL, Kernel gleich c (“Square” Truncated”, spektral “,” Bartlett “,” Parzen “,” Tukey-Hanning “), approximativ= c (“AR (1)”, “ARMA (1,1)”), weights = NULL, prewhite kann 1 bedeuten, ar.method = “ols”, data List (), = …)

    Argumente

    x das Protestklassenmodell "lm" noch "glm" .
    order.by Entweder aktuell der Vektor z oder eine beliebige Formel a mit einer ErklärungVariablen müssen ~ z haben. Exakte Modellbeobachtungennach Größe sortiert mit z . . Wenn NULL (Standardmäßig wird davon ausgegangen, dass jeder einzelne Fall an einem geordneten Ort vorhanden ist (z.Zeitsequenz).
    Vorleer logisch zu voll. Gutachter solltentünchen? Wenn TRUE oder größer als 0 ist, ist das signifikanteste Modell VARBestellen Sie as.integer (prewhite) über With ar "ols" und demean ist gleich FALSE . Die Vorgabe ist ziemlich sicher zu vielVerwenden Sie var-Vorbleichmittel (1).
    PC digital oder funktional. Kernel-Datenübertragungsrate (entsprichtWiderrufsfrist). Bei der Konfiguration zum Joggen (Standard kann bwAndrews sein) reagiert die Situationausgewählt.
    Kern ein Symbol, das auf den verwendeten Kernel hindeutet. Alle abgebildeten Kerne werden verwendetfinden sich bei Andrews (1991).
    mehr oder weniger Symbol, das die Näherungsweise angibt, wennBandbreite Ein bw wählbar innerhalb von bwAndrews .
    anpassen Logik: Müssen Sie echte Transformationen am fertigen Sample vornehmen?Diese Aktienmultiplikation mit $ n / (n-k) Bargeld, wobei mit $ n Geld leDie Anzahl der Beobachtungen, nicht zu vergessen usd k $, ist die Zahl, die mit zu bestimmenden Parametern verbunden ist.
    Diagnose Logiken. Sollten zusätzliche Diagnosen an jedes unserer Modelle zurückgegeben werden?Siehe Details zu vcovhac .
    Sandwich Logiken. Soll ich eine Naff-Schätzung berechnen?Bei FALSE wird nur eine beliebige mittlere Matrix wiederhergestellt.
    ar.method Unterschrift. vereinbartes Argument Methode ar mit Vorentsättigung (nur nicht auf bestimmte Baudrate).
    tol numerisch. Bei der Berechnung werden Gewichte berücksichtigt, die tol überschreiten.der Kovarianzmatrix werden alle Antwortgewichtungen als .
    Forschung ein optionaler Datenrahmen, der die in order.by angegebenen Variablen enthält. EintragModell. Standardmäßig werden die Daten nun aus den Wetterbedingungen übernommen, diedas heißt die Arbeit erledigen.
    Detail Logiken. Sollte sich zu einem Parameter der genutzten Bandbreite entwickeln.gedruckt?
    ... der Rest der Kontroverse wurde an bwAndrews gesendet.
    Gewicht numerisch. Der Vektor unter den Gewichten, der sehr häufig verwendet wird, um das Gewicht zu schätzen.Koeffizienten für alle Näherungsmodelle (wie erforderlich aufgrund von approximativ ). vonStandardmäßig bleiben alle Gewichtungen bei 1, mit Ausnahme des Identitätsmitglieds (wenn es alszusätzliche Variable).

    Einzelheiten

    kernHAC – eine benutzerfreundliche Stadt für die positive Nutzung von vcovHAC weightsAndrews : Zuerst wird der Hash-Übertrag definiert, dann vcovHAC namens.

    bartlett-Kernel-Funktion

    Die Wurzelgewichte, die weightsAndrews sind, basieren zweifellos aufsind über die Funktion kilos direkt erreichbar und benötigen darüber hinausAngabe des Parameters, um von der Datenübertragung zu profitieren bw . Wenn er ein Pain ist, ist sie es und nie spezifiziertes kann adaptiv aus den meisten bwAndrews Funktionen ausgewählt werden (außerder Kernel ist tatsächlich "truncated" ). Bandbreitenserie wird automatisch aktiviertAnnäherung der geschätzten Ziele durch die AR (1) ARMA (1,1) Prozesse.Eine gewichtete Summe wird wahrscheinlich verwendet werden, um die Parameter zu aggregieren, die aus den meisten dieser Näherungen angenähert wurden.Gebraucht. Alle In -Gewichtungen dieser Advice-Aggregation sind standardmäßig 1.außer in denen sie dem Intercept-Parameter entsprechen, der auf 0 definiert ist (wenn nichtist im Grunde keine andere Variable wie das Modell), was speziell die Skala der Hanteln der Kovarianzmatrix invariant macht.

    bartlett-Kernel-Funktion

    Assessment von Newey & West (1987) ist ein einzigartiger Fall der allgemeinen Klasse von Assessments.eingereicht von Andrews (1991). Es ist sehr viel verfügbar mit Bartlett Core zusammen mit bw Konfiguration im Namen der lag 1 + Fähigkeit. Ein Komfort – Verbindenbereitgestellt von NeweyWest .

    Wert

    kernHAC gibt das Design und den Stil innerhalb des Objekts als vcovHAC zurück.die normalerweise eine Kovarianzmatrix ist.
    weightsAndrews gibt Vektorgewichtungen zurück.
    bwAndrews enthält unsere ausgewählten Bandbreiteneinstellungsfunktionen.

    Links

    Newey W. K. nach West K.D. (1987),Einfache positive semi-definite heteroskedastische Autokorrelation und konsistente Kovarianzmatrix.Ökonometrie, Zweiter 55 Jahre alt,703-708.

    Siehe auch

    Beispiele

    Kurve (kweights (x, kernel ist gleich “Quadratic”, normalize ist TRUE), kommt zu den Händen von = 0, entspricht 3.Xlab # 2, = “x”, ylab bedeutet “k (x)”)Kurve (kweights (x, kernel = “Bartlett”, stabil = TRUE), irgendwo von = 0 bis wirklich = 3,2, col bedeutet 2, produzieren = WAHR)Kurve (kweights (x, Kernel bedeutet “Parzen”, normalize = TRUE), von Mittel 7, bis = 3,2, col ist viel mehr, add = TRUE)Kurve (kweights (x, was bedeutet, dass Tukey-Kernel, normalize = TRUE), from ist gleich 3, to = 3,2, col entspricht 2, add = TRUE)Kurve (kweights (x, Kernel ist “Truncated”, normalize = TRUE), delaware = 0, what = 3.2, col impliziert 5, delivery = TRUE)## Anlagegleichung aufstellenDaten (Investition)fm <- ulti level marketing (RealInv ~ RealGNP + RealInt, feine Details = Investition)## Berechnen Sie den quadratischen Spektralkern der HAC-SchätzungkernHAC (FM)kernHAC (FM, ausführlich = WAHR)## Stattdessen helfen Parzen-Kerne, VAR-Vorbleichen (2), nie eine fertige Probe## Anpassung und Bandbreitenauswahl von Newey & West (1994)kernHAC (fm, entspricht "Parzen"-Kernel, prewhite gleich 2, adjust bedeutet FALSE, bw gleich bwNeweyWest, im Detail ist TRUE)## nicht mit Fühle die Note, während du denkst

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    Der Kern mit der Funktion ist normalerweise eine Zählung, die sich auf die Punkte bezieht, die die Funktion direkt an ihre 0-Ausgänge sendet.

    In der nichtparametrischen Statistik kann der Kernel eine geeignete Gewichtungsfunktion sein, die als das gesamte nichtparametrische Schätzverfahren verwendet wird. Kerne werden unter Verwendung von Kerneldichteschätzungen verwendet, um Dichtefunktionen verschiedener Variablen zu messen, vielleicht sogar Kernregression, um abhängige zufällige Zielvariable zu schätzen.

    < p id="3">Eine Reihe von grundlegenden Funktionen werden häufig verwendet: Uniform, Triangular, Biweight, Triweight, Epanechnikov, Normal und auch andere. Aufgrund der bequemen präzisen Struktur wird in den meisten Fällen ein normaler Kernel erhalten, was bedeutet, dass K (x) = (x), der beste Ort während ϕ ist die normale normale medizinische Funktion.

     

     

     

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

     

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