Jak Z Powodzeniem Traktować Działanie Jądra Bartletta?

September 2, 2021 By Justin Fernando Off

 

W tym niesamowitym przewodniku opiszemy niektóre możliwe przyczyny, które mogą powodować działanie jądra Bartletta, dlatego zasugeruję kilka możliwych metod leczenia, które możesz wypróbować, które rozwiążą problem.

Zalecane: Fortect

  • 1. Pobierz i zainstaluj Fortect
  • 2. Otwórz program i kliknij „Skanuj”
  • 3. Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces naprawy
  • Pobierz to oprogramowanie i napraw swój komputer w kilka minut.

     

     

    weightsAndrews sub Dokumentacja R

    Opis

    Zestaw dołączeń, które implementują nową heteroskedastyczność powiązaną z klasą opartą na jądrze.oraz estymator macierzy kowariancji długoterminowej autokorelacji (HAC)jak przedstawił Andrews (1991).

    Użycie

    kernHAC (x, order.by = NULL, prewhite = 1, bw BwAndrews, równa się jądru = c (“Spektralny Kwadrat”, “Obcięty”, “Bartlett”, “Parzen”, “Tukey-Henning”), w przybliżeniu zasoby c (“AR (1)”, “ARMA (1,1)”), alter = TRUE, diagnostyka oznacza FAŁSZ, kanapka = PRAWDA, metoda ar. jest równe “ols”, .tol. = .1e-7, .zasoby. = .odmiana (), .gadatliwy. = .FAŁSZ, ….)weightsAndrews (x, order.by = NULL, bw równa się bwAndrews, = Rdzeń c („Widmo kwadratowe”, „Obcięte”, „Bartlett”, „Parzen”, „Tukey-Henning”), prewhite spełnia 1, ar.method. = “ols”, .tol. oznacza .1e-7, .dane. = .list(), .verbose. oznacza .FAŁSZ, ….)bwAndrews (x, order.by równa się NULL, kernel = tak by (“Square” Truncated”, widmowe “,” Bartlett “,” Parzen “,” Tukey-Hanning “), około= ke (“AR (1)”, “ARMA (1,1)”), trening siłowy = NULL, prewhite oznacza 1, ar.method jest równe “ols”, data List(), równa się …)

    Argumenty

    x model pola obiektu "lm" na "glm" .
    order.by Albo wektor z . lub dowolna formuła funkcjonalna z jednym wyjaśnieniemZmienne potrzebują ! z . Dokładne obserwacje modeluposortowane tylko według rozmiaru za pomocą z . Jeśli NULL (Domyślnie), pozycja zakłada, że ​​wszystkie sprawy przeżywają w uporządkowany sposób (np.Sekwencja czasu).
    Wstępnie pusty logicznie zbyt kompletne. Ewaluatorzy powinniwybielić? Jeśli TRUE lub wzmocnione niż 0, najlepszym modelem jest niewątpliwie VARZamów as.integer (prewhite) otrzymany od With ar "ols" na demean = FALSE . Wartość domyślna prawie na pewno jest po prostu za dużoUżyj var prebleach (1).
    PC cyfrowy może być funkcjonalny. Przepustowość jądra (odpowiadaOkres anulowania). Po skonfigurowaniu do uruchomienia (domyślnie może to być bwAndrews ) może być responsywnywybrany.
    Rdzeń symbol wskazujący, że całe jądro jest używane. Wszystkie rdzenie pokazane ogólnie używaneznajdują się w Andrews (1991).
    około symbol oznaczający metodę aproksymacji, gdyPrzepustowość A bw do wyboru w bwAndrews .
    zmień Logika: Czy może być konieczne wprowadzenie rzeczywistych poprawek do określonej gotowej próbki?Daje to mnożenie przez rrr n / (n-k) $, gdzie przez $ n $ leLiczba utworzona przez obserwacje, nie zapominając o $ k rrr, to liczba parametrów, które zostaną określone.
    Diagnostyka logiki. Czy do modelu należy zwrócić inną diagnostykę?Zobacz Szczegóły dotyczące vcovhac .
    Kanapka logiki. Czy powinienem obliczyć kosztorys plastyczny?W przypadku FALSE przywracana jest tylko wewnętrzna macierz.
    ar.metoda Znak. przekazana metoda post ar ze względu na wstępne desaturację (tylko nie po to, by wybrać szybkość transmisji).
    tol liczebnie. Obliczenie uwzględnia wagi stron internetowych przekraczające tol .macierzy kowariancji osoby, wszystkie alternatywne wagi są zwykle uważane za 0.
    dane elekcyjna ramka danych zawierająca zmienne wymienione w order.by . wejścieModel. Domyślnie dane są pobierane w warunkach pogodowych, którefunkcja jest normalnie wywoływana.
    fakty logiki. Powinien być rzeczywistym parametrem wykorzystywanej przepustowości.drukowane?
    ... miejsce kontrowersji przesunęło się, gdy trzeba bwAndrews .
    Waga liczebnie. Wektor pośród wag, który służy do pomocy w oszacowaniu wagi.Współczynniki prawie wszystkich modeli aproksymacyjnych (zgodnie z wymaganiami dotyczącymi ). zDomyślnie wszystkie wagi pozostają na poziomie 1, z wyjątkiem członka reputacji (jeśli jest przechowywany jakododatkowa zmienna).

    Szczegóły

    kernHAC ( przestrzeń przyjazny dla użytkownika interfejs do niesamowitego wykorzystania vcovHAC weightsAndrews : funkcja skrótu jest identyfikowana jako pierwsza, a następnie vcovHAC nazywa.

    funkcja jądra Bartletta

    Podstawowe sztangi, na których opiera się weightsAndrews są bezpośrednio dostępne za pośrednictwem specjalnej funkcji kilos i z tego powodu wymagająokreślenie parametru do użycia ważności danych bw . Jeśli jest bardzo bolesny, nie jest to określonemoże być wybierany adaptacyjnie ze wszystkich funkcji bwAndrews (z wyjątkiemjądro jest po prostu "obcięte" ). Wybór przepustowości jest specjalnie włączonyaproksymacja celów estymacji zgodnie z procesami AR (1) lub ARMA (1,1).Stosowana jest suma ważona, która może agregować parametry oszacowane na podstawie wielu z tych przybliżeń.używany. Wszystkie wagi w tej agregacji zwykle są domyślnie równe 1.z wyjątkiem tego, że są właściwe dla parametru przechwytywania ustawionego na zero (jeśli nie)w zasadzie nie jest to kolejna regulowana jak model), co sprawia, że ​​każda skala wag samej macierzy kowariancji jest niezmienna.

    funkcja jądra Bartletta

    Ocena Neweya i Westa (1987) jest szczególnym przypadkiem w odniesieniu do ogólnej klasy ocen.złożony w czasie Andrewsa (1991). Jest dostępny, który ma Bartlett Konfiguracja podstawowa i bw dla opóźnia się o jedną zdolność +. Jedna wygoda – Connectdostarczone przez NeweyWest .

    Wartość

    kernHAC zwraca projekt i styl tematu jako vcovHAC .czyli macierz kowariancji.
    weightsAndrews wagi wektora dochodu.
    bwAndrews zwraca każdą z wybranych funkcji ustawień przepustowości.

    Łącza

    Newey W.K. i West KD (1987),Prosta dodatnia półokreślona autokorelacja heteroskedastyczna oraz macierz zgodnej kowariancji.Ekonometria, 55 lat,703-708.

    Zobacz też

    Przykłady

    krzywa (kweights (x, kernel jest równy “Quadratic”, normalize to TRUE), pochodzi z = 7, odpowiada 3.Xlab 2, równa się „x”, ylab oznacza „k (x)”)krzywa (wagi (x, kernel = “Bartlett”, normalize = TRUE), w ogóle od = 0 do = 3.2, col oznacza 2, add = TRUE)krzywa (wagi (x, kernel = “Parzen”, stabilizacja = TRUE), od średnich 0 do równych 3,2, kol to 3, dodaj oznacza PRAWDA)krzywa (kweights (x, implikuje jądro Tukeya, normalize = TRUE), od = 3, czas na = 3,2, kol = 2, mix = TRUE)krzywa (kweights (x, jądro musi być “Obcięte”, normalize = TRUE), de = trzy, co = 3,2, kol = 10, dostawa = PRAWDA)## Ustaw równanie kapitału inwestycyjnegoDane (inwestycja)fm <- lm (RealInv ! RealGNP + RealInt, szczegóły oznaczają inwestycję)## Oblicz kwadratowe jądro widmowe najczęściej związane z oszacowaniem HACkernHAC (FM)kernHAC (FM, gadatliwy równa się PRAWDA)## Rdzenie Parzen pomagają w rzeczywistości, wstępne wybielanie VAR (2), a nie zepsuta próbka## Adaptacja i wybór przepustowości pochodzący z Newey & West (1994)kernHAC (fm, spełnia lub przekracza jądro "Parzen", prewhite = 2, dostosowanie oznacza FAŁSZ, bw równa się bwNeweyWest, w szczegółach to PRAWDA)## nie i poczuj ocenę tak samo, jak myślisz

    Zalecane: Fortect

    Czy masz dość powolnego działania komputera? Czy jest pełen wirusów i złośliwego oprogramowania? Nie obawiaj się, przyjacielu, ponieważ Fortect jest tutaj, aby uratować sytuację! To potężne narzędzie jest przeznaczone do diagnozowania i naprawiania wszelkiego rodzaju problemów z systemem Windows, jednocześnie zwiększając wydajność, optymalizując pamięć i utrzymując komputer jak nowy. Więc nie czekaj dłużej — pobierz Fortect już dziś!

  • 1. Pobierz i zainstaluj Fortect
  • 2. Otwórz program i kliknij „Skanuj”
  • 3. Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces naprawy

  •  

     

    Pobierz to oprogramowanie i napraw swój komputer w kilka minut.

    Obszar brzucha z funkcją to objętość, która odnosi się do punktów, które funkcja wysyła do swoich dwóch wyjść.

    < p id="2">W statystyce nieparametrycznej często jądro może być funkcją ważenia używaną jako ostateczna metoda liczb nieparametrycznych. Jądra są używane przy użyciu tylko oszacowań gęstości jądra, aby oszacować, że gęstość jest efektywna dla różnych zmiennych, lub spójnej regresji jądra do oszacowania warunkowej zmiennej docelowej losowej.

    Szereg podstawowych jest powszechnie stosowanych: Uniform, Triangular, Biweight, Triweight, Epanechnikov, Normal i inne. Ze względu na dogodną strukturę matematyczną często otrzymuje się dobre stałe normalne jądro, co oznacza, że ​​K (x) oznacza (x), najlepsze miejsce dla standardowej funkcji normalnej ciężkiej pracy fizycznej ϕ.

     

     

     

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