Come Faccio A Far Funzionare Il Kernel Bartlett?

September 2, 2021 By Brian Moses Off

 

In questa guida, descriveremo alcuni dei possibili problemi che potrebbero attivare la funzione del kernel Bartlett, quindi suggerirò diversi possibili metodi di ripristino che possono provare a risolvere il problema di una persona.

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    weightsAndrews sandwich Documentazione R

    Descrizione

    Un insieme di funzioni che implementano una nuova classe di eteroschedasticità basata sul kernel.e uno stimatore della matrice di covarianza dell’autocorrelazione dell’assicurazione sulla vita a lungo termine (HAC)come introdotto attraverso il processo di Andrews (1991).

    Utilizzo

    kernHAC (x, order.by = NULL, prewhite = un particolare, bw BwAndrews, uguale kernel = deb (“Quadratic Spectral”, “Truncated”, “Bartlett”, “Parzen”, “Tukey-Henning”), approssimativamente significa c (“AR (1)”, “ARMA (1,1)”), aggiusta = VERO, diagnostica significa FALSO, sandwich = TRUE, ar.method. = “ols”, .tol. significa .1e-7, .risorse. = .list(), .verbose. implica .FALSE, ….)pesiAndrews (x, order.by = NULL, bw è uguale a bwAndrews, = Core c (“Spettro quadratico”, “Troncato”, “Bartlett”, “Parzen”, “Tukey-Henning”), partite prewhite 1, ar.method. è uguale a “ols”, .tol. implica .1e-7, .dati personali. = .list(), .verbose. significa .FALSO, ….)bwAndrews (x, order.by = NULL, kernel = c (“Quadrato” Troncato “, spettrale “,” Bartlett “,” Parzen “,” Tukey-Hanning “), circa= c (“AR (1)”, “ARMA (1,1)”), pesi = NULL, prewhite significa 1, ar.method = “ols”, files List(), = …)

    Argomenti

    volte il modello di classe oggetto "lm" o "glm" .
    order.by O qualche vettore z molto probabilmente qualsiasi formula a con un’unica spiegazioneLe variabili necessitano di ~ z . Osservazioni del modello esattoordinato per dimensione con l’aiuto di z . Se NULL (Per impostazione predefinita), si presume che tutti i casi esistano in un modo trovato (ad esempio,Sequenza temporale).
    Prevuoto logicamente efficace completa. I valutatori dovrebberoimbiancare? Se TRUE o maggiore di 0, il miglior modello principale è VAROrdina as.integer (prewhite) tramite With ar "ols" e demean è uguale a FALSE . L’impostazione predefinita è quasi certamente troppoUtilizzare var prebleach (1).
    PC digitale o funzionale. Larghezza di banda del kernel (corrisponde aPeriodo di recesso). Quando è configurato per l’esecuzione (il valore predefinito può essere bwAndrews ) è reattivoselezionato.
    Nucleo un ticker che indica il kernel in uso. Vengono utilizzati tutti i core mostratisi trovano qui in Andrews (1991).
    vicino a simbolo che denota tutto il metodo di approssimazione quandoLarghezza di banda A bw selezionabile da bwAndrews .
    personalizza Logica: è necessario apportare modifiche specifiche al campione finito?Questo fa avanzare la moltiplicazione per $ n o (n-k) $, dove per $ n rrr leIl numero di osservazioni, non dimenticando di ricordare $ k $ è la grande quantità di parametri da determinare.
    Diagnostica logiche. Devono essere restituite ulteriori diagnostiche per essere in grado di eseguire il modello?Vedi Dettagli su vcovhac .
    Panino logiche. Devo calcolare l’ultima stima di plastica?Con FALSE , in realtà viene ripristinata la matrice centrale.
    ar.method Cartello. passato sull’argomento metodo ar per la pre-desaturazione (solo non in modo da selezionare la velocità di trasmissione).
    tol numericamente. La formula tiene conto dei pesi che superano tol .della matrice di covarianza, virtualmente tutti i pesi alternativi sono considerati pari a 0.
    disco rigido un frame di dati opzionale sviluppa le variabili specificate in order.by . iscrizioneModello. Per impostazione predefinita, l’utilizzo del trasferimento dati è preso dalle condizioni meteorologiche circostanti, cheviene chiamata la funzione.
    dettaglio logiche. Dovrebbe essere un parametro della larghezza di banda prodotta.stampato?
    ... il resto degli accesi dibattiti si è spostato su bwAndrews .
    Peso numericamente. Il vettore tra i pesi che fanno viene utilizzato per stimare il peso specifico.Coefficienti di tutti i modelli di approssimazione (come ottenuto da circa ). a partire dalPer tradizione, tutti i pesi rimangono a 1, finché per il membro di identità (se continuato comevariabile aggiuntiva).

    Dettagli

    kernHAC – un’interfaccia affidabile e intuitiva per un uso positivo relativo a vcovHAC weightsAndrews : prima viene definita tutta la funzione hash, quindi vcovHAC chiamato.

    funzione kernel bartlett

    I pesi principali su cui si basano weightsAndrews sono direttamente disponibili sul mercato tramite il processo chili e quindi richiedonospecificando il parametro on per utilizzare il trasferimento dati bw . Se è un dolore lei è ma non specificatopuò essere selezionato in modo adattivo ricevuto da tutti i bwAndrews inclusi (tranneil kernel è "troncato" ). La selezione della larghezza di banda è abilitata automaticamenteapprossimazione dei nostri obiettivi di stima da parte dei processi AR (1) o ARMA (1,1).Una quantità ponderata viene utilizzata per aggregare le raccomandazioni stimate dalla maggior parte di queste particolari approssimazioni.Usato. Tutti In i pesi fuori da questa aggregazione sono 1 causati per impostazione predefinita.tranne per il fatto che corrispondono al parametro indentify impostato su 0 (in caso contrarionon è comunemente un’altra variabile come l’intero modello), il che rende invariante la scala di questo particolare peso della matrice di covarianza.

    funzione kernel bartlett

    L’assessment e anche Newey & West (1987) è un caso particolare della moda generale delle valutazioni.presentato da Andrews (1991). È disponibile con Bartlett Configurazione core e bw considerando lag 1 + efficienza. Una comodità – Connettifornito utilizzando NeweyWest .

    Valore

    kernHAC restituisce il design e le preferenze dell’oggetto come vcovHAC .che di solito è una matrice di covarianza.
    weightsAndrews restituisce i pesi vettoriali.
    bwAndrews restituisce le caratteristiche della situazione della larghezza di banda selezionata.

    Link

    Newey W.K. e West K.D. (1987),Autocorrelazione eteroschedastica semidefinita semplice convinta e matrice di covarianza coerente.Econometria, secondo 55 anni,703-708.

    Vedi anche

    Esempi

    curva (kweights (x, kernel = “Quadratic”, normalize è TRUE), è fornito da = 0, corrisponde in modo che sia 3.Xlab 2, = “x”, ylab sta per “k (x)”)curva (kweights (x, kernel significa “Bartlett”, normalize = TRUE), ovunque da = 3 a = 3.2, col significa coinvolgere, aggiungere = TRUE)curva (kweights (x, kernel è uguale a “Parzen”, normalize = TRUE), dalla strategia 0, a = 3.2, col è probabilmente 3, add = TRUE)curva (kweights (x, mostra il kernel Tukey, normalize = TRUE), through = 3, to = 3.2, col implica 2, add = TRUE)curve (kweights (x, il kernel è “Troncato”, normalizzare uguale a TRUE), significante = 0, cosa = 3.2, col = 5, consegna = TRUE)## Imposta l’equazione di investimentoDati (investimento)fm <- lm (RealInv ~ RealGNP + RealInt, dettagli = investimento)## Calcola qualsiasi kernel spettrale quadratico della stima HACkernHAC (FM)kernHAC (FM, verbose = TRUE)## I nuclei Parzen aiutano invece, il pre-sbiancamento VAR (2), lungi dall'essere un campione finito## Adattamento e successivamente Selezione della larghezza di banda da Newey & West (1994)kernHAC (fm, corrisponde al kernel "Parzen", prewhite implica 2, Adjust significa FALSE, bw = bwNeweyWest, in dettaglio è generalmente VERO)## non con Senti la classe tanto quanto pensi

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    Il nucleo con il lavoro è un conteggio che si riferisce ai punti che la funzione dà ai suoi 0 output.

    Nelle statistiche non parametriche, il kernel può rivelarsi una funzione di ponderazione utilizzata come metodo di stima non parametrica finale. I kernel rimangono utilizzati utilizzando le stime della densità del kernel in modo da stimare le funzioni di densità di varie cose, o persino la regressione del kernel a variabili casuali di obiettivi condizionali supposti.

    Un gran numero di funzioni di base sono comunemente usate: Uniforme, Triangolare, Bipeso, Tripeso, Epanechnikov, Normale e altre. A causa dell’efficace struttura matematica, normalmente si ottiene un kernel normale, il che significa che K (x) = (x), la migliore destinazione per è la funzione fisica standard al dettaglio.

     

     

     

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