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¿Cómo Puedo Arreglar Normalmente El Kernel De Bartlett Para Que Funcione?

September 2, 2021 By Mohammed Butcher Off

En esta guía, describiremos algunas de las principales causas posibles que podrían desencadenar, diría, la función del kernel de Bartlett, y luego sugeriré varias acciones de recuperación posibles que puede probar en este plan de acción. problema.

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    weightsAndrews sandwich Documentación R

    Descripción

    Un conjunto de funciones implementa una nueva clase de heterocedasticidad basada en el kernel.y un estimador de matriz de covarianza de autocorrelación (HAC) de gran términoofrecido por Andrews (1991).

    Uso

    kernHAC (x, order.by = NULL, prewhite = 1, bw BwAndrews, equivale a kernel = c (“Espectral cuadrático”, “Truncado”, “Bartlett”, “Parzen”, “Tukey-Henning”), aproximadamente significa químico (“AR (1)”, “ARMA (1,1)”), ajustar implica VERDADERO, diagnóstico significa FALSO, cena = VERDADERO, método ar. = “ols”, .tol. es igual a .1e-7, .resources. = .list (), .verbose. = .FALSO, ….)weightsAndrews (x, order.by es igual a NULL, bw es igual a bwAndrews, es igual a Core c (“Espectro cuadrático”, “Truncado”, “Bartlett”, “Parzen”, “Tukey-Henning”), prewhite es más adecuado para el método 1, ar. = “ols”, .tol. significa .1e-7, .data. = .list (), .verbose. implica .FALSO, ….)bwAndrews (x, order.by es igual a NULL, kernel = c (“Cuadrado” Truncado “, espectral “,” Bartlett “,” Parzen “,” Tukey-Hanning “), aproximadamente = k (” AR (1) “,” ARMA (1,1) “), weights significa NULL, prewhite significa 1, ar.method significa “ols”, data List (), es igual a …)

    Argumentos

    z el tipo de modelo de clase de objeto "lm" o "glm" . order.by O el vector unces o cualquier fórmula a en una explicaciónLas variables necesitan ~ unces . Observaciones exactas del modeloordenados por extensión usando z . Si NULL (Por defecto), es casi seguro que se asume que todos los casos existen de una manera ordenada (por ejemplo,Secuencia de tiempo). Prevacío lógicamente demasiado completo. Los evaluadores deben¿encalar? Si TRUE o mayor en comparación con 0, el mejor modelo es VAROrdene as.integer (prewhite) a través de With ar "ols" y además demean = FALSE . Es casi seguro que el valor predeterminado es demasiadoUtilice var prebleach (1). PC digital o útil. Ancho de banda del kernel (corresponde aPlazo de cancelación). Cuando se configura para ejecutarse (el valor predeterminado puede convertirse en bwAndrews ), solo respondeseleccionado. Núcleo un símbolo que indica el kernel realmente utilizado. Todos los núcleos que se muestran se utilizan generalmentese encuentran en Andrews (1991). aproximadamente símbolo que denota el método de aproximación de uno cuandoAncho de banda Un bw seleccionable de bwAndrews . modificar Lógica: ¿Necesita que le ayude a realizar ajustes reales en la muestra anterior?Esto da una multiplicación por $ químico / (n-k) $, donde por rr n $ leEl número de hallazgos, sin olvidar $ k $, puede determinar el número de parámetros. Diagnóstico lógicas. ¿Deberían devolverse diagnósticos adicionales al modelo?Consulte los detalles en vcovhac . Sandwich lógicas. ¿Debo calcular un presupuesto de plástico?Con FALSE , solo se restauró la matriz del medio. ar.method Firmar. argumento pasado alternativo ar para la predesaturación (solo para seleccionar la velocidad en baudios). tol numéricamente. El cálculo tiene en cuenta las barras que superan el tol .de los cuales la matriz de covarianza, todos los pesos alternativos se informan como 0. datos un marco de detalle opcional que contiene las variables especificadas en el último order.by . entradaModelo. Por falta de pago, los datos se toman de algunas de las condiciones climáticas, quese hace referencia a la función. resumir lógicas. Debe ser un parámetro dentro del ancho de banda utilizado.¿impreso? ... el resto debido a la controversia se trasladó a bwAndrews . Peso numéricamente. El vector entre el tipo de pesos que se utiliza para aproximar el peso.Coeficientes de todos los dispositivos de aproximación (como lo requiere prácticamente ). deDe forma predeterminada, todos los pesos permanecen en el 1, excepto para el suscriptor de identidad (si se almacena comovariable adicional).

    Detalles

    kernHAC : esa interfaz fácil de usar para la utilización positiva de vcovHAC weightsAndrews : se define una función hash para comenzar, luego vcovHAC llamado.

    función del núcleo de bartlett

    Las ponderaciones centrales que encienden muchos weightsAndrews son directamente accesibles a través de la función kgs y, por lo tanto, requierenespecificando el parámetro para usar la importación de datos bw . Si es tu propio dolor, no se especificapuede encontrarse seleccionado adaptativamente de todos los usos de bwAndrews (exceptoel núcleo está "truncado" ). La selección de ancho de banda se habilita sin esfuerzoaproximación de los objetivos de estimación por nuestros propios procesos AR (1) o ARMA (1,1).Se utiliza una gran suma para sumar los parámetros estimados a partir de la mayoría, incluidas estas aproximaciones.usó. Todas las cargas en de esta agregación son una por defecto.excepto que coinciden con algunos de los parámetros de intercepción establecidos en nil (si noBásicamente no es otra variable que aprecie el modelo), lo que hace que el rango de los pesos de toda la matriz de covarianza sea invariante.

    función del núcleo de bartlett

    La evaluación de Newey & West (1987) es un caso especial de su clase general de evaluaciones.presentado por Andrews (1991). Está disponible para Bartlett Configuraciones de núcleo y bw para la capacidad de retardo distintivo +. Una comodidad: conectarproporcionado por NeweyWest .

    Valor

    kernHAC devuelve la concepción y el estilo del objeto como vcovHAC .que suele ser una matriz de muy covarianza.
    weightsAndrews pesos vectoriales de resultados finales.
    bwAndrews devuelve nuestras características de configuración de ancho de banda extraídas.

    Enlaces

    Newey W.K. y West K.D. (1987),Autocorrelación heteroscedástica semidefinida positiva simple y matriz de covarianza de larga duración.Econometría, 55 años,703-708.

    Ver también

    Ejemplos

    curva (kweights (x, kernel = “Quadratic”, estabilizar es VERDADERO), viene de = 0, va a lo largo de 3.Xlab 2, = “x”, ylab manera “k (x)”)curva (kweights (x, kernel significa “Bartlett”, normalizar = VERDADERO), en cualquier lugar a partir de = 0 a = 3.2, opciones de columna 2, agregar = VERDADERO)curva (kweights (x, kernel = “Parzen”, normalize equivale a TRUE), para significa 0, to = 3.2, col es 3, add = TRUE)curva (kweights (x, implica el núcleo de Tukey, estabilizar = VERDADERO), from = 3, to significa 3.2, col = 2, add implica VERDADERO)curva (kweights (x, el kernel es definitivamente “Truncado”, normalizar = VERDADERO), de = 0, cosas = 3.2, col = 5, comienzo = VERDADERO)## Configurar la ecuación de dinero gastadoDatos (inversión)fm <- lm (RealInv ~ RealGNP + RealInt, detalles = inversión)## Calcule el núcleo espectral cuadrático de la estimación específica de HACkernHAC (FM)kernHAC (FM, verbose significa VERDADERO)## Los núcleos de Parzen ayudan en cambio, el pre-blanqueo VAR (2), no es una muestra lista## Adaptación y selección de ancho de banda de Newey & West (1994)kernHAC (fm, lucha contra el kernel "Parzen", prewhite = 2, el ajuste muestra FALSE, bw = bwNeweyWest, con respecto al detalle es VERDADERO)## no con Feel the grade tanto como uno piensa

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    < p id = "1">El núcleo que tiene la función es un recuento que se refiere mucho a los puntos que cada función envía a sus salidas cero.

    En la estadística no paramétrica, algún tipo de kernel puede ser una función de ponderación hecha como método de estimación no paramétrico final. Los kernels se utilizan usando estimaciones de grosor de kernel para estimar funciones de densidad conectadas a varias variables, o incluso regresión de kernel cuando necesita estimar variables aleatorias de objetivos condicionales.

    Quizás se puedan usar comúnmente varias funciones básicas: Uniforme, Triangular, Biweight, Triweight, Epanechnikov, Normal y otras. Debido a la conveniente estructura matemática, a menudo se obtiene un núcleo minorista, lo que indica que K (x) = (x), cada uno de nuestros mejores lugares para ϕ es toda la función física normal estándar.

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

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