Como Faço Para Corrigir O Kernel Bartlett Para Permitir Que Funcionem?

September 2, 2021 By Brian Moses Off

Neste guia, iremos representar algumas das possíveis causas que podem desencadear a intenção do kernel Bartlett e, em seguida, vou sugerir diferentes métodos de recuperação possíveis para você tentar corrigir o problema.

Recomendado: Fortect

  • 1. Baixe e instale o Fortect
  • 2. Abra o programa e clique em "Digitalizar"
  • 3. Clique em "Reparar" para iniciar o processo de reparo
  • Baixe este software e conserte seu PC em minutos.

    jantar pesosAndrews Documentação R

    Descrição

    Um pacote de funções que implementa uma classe recente de heterocedasticidade baseada em todo o kernel.e um estimador de matriz de covariância de autocorrelação de longo prazo (HAC)conforme apresentado por Andrews (1991).

    Uso

    kernHAC (x, order.by é igual a NULL, prewhite = 1, bw BwAndrews, é igual a kernel = c (“Quadrático Espectral”, “Truncado”, “Bartlett”, “Parzen”, “Tukey-Henning”), qualquer lugar entre significa c (“AR (1)”, “ARMA (1,1)”), ajustar = TRUE, recursos de diagnóstico FALSE, sanduíche = TRUE, ar.method. = “ols”, .tol. = .1e-7, .assets. = .list (), .verbose. = .FALSE, ….)weightAndrews (x, order.by = NULL, bw é igual a bwAndrews, = Núcleo h (“Espectro quadrático”, “Truncado”, “Bartlett”, “Parzen”, “Tukey-Henning”), prewhite corresponde a 1, ar.method. é igual a “ols”, .tol. implica .1e-7, .data. é igual a .list (), .verbose. significa .FALSE, ….)bwAndrews (x, order.by = NULL, kernel significa c (“Quadrado” Truncado “, espectral “,” Bartlett “,” Parzen “,” Tukey-Hanning “), aproximadamente = c (” AR (1) “,” ARMA (1,1) “), pesos = NULL, pré-branco denota 1, ar.method = “ols”, lista de dados (), = …)

    Argumentos

    x o modelo de classe de ideia "lm" bem como "glm" . order.by Ou que este vetor z ou a fórmula a com uma explicaçãoAs variáveis ​​querem ~ z . Observações Exatas do Modeloclassificado por tamanho usando unces . Se NULL (Por padrão), é assumido que todos os casos existem em uma classificação ordenada (por exemplo,Sequência de tempo). Pré-vazio logicamente também. Os avaliadores devemcal? Se TRUE ou maior que 0, o modelo máximo é VARPeça as.integer (prewhite) via Com ar "ols" e demean é igual a FALSE . O padrão é certamente muitoUse var prebleach (1). PC digital ou funcional. Informação do kernel (corresponde aPeríodo de cancelamento). Quando configurado para próprio (o padrão pode ser bwAndrews ), um é responsivoselecionado. Core um símbolo que especifica o kernel que está sendo usado. Todos os núcleos mostrados são usadossão encontrados em Andrews (1991). em relação a símbolo denotando os componentes de aproximação quandoLargura de banda Um bw selecionável em bwAndrews . personalizar Lógica: você precisa fazer transições reais para a amostra acabada?Isso permite a multiplicação por $ n / (n-k) dinheiro, onde por $ n rr leO número de observações, sem esquecer que rrr k $ é o número proveniente de todos os parâmetros a determinar. Diagnóstico lógicas. Diagnósticos adicionais devem ser devolvidos a um modelo?Veja os detalhes em vcovhac . Sanduíche lógicas. Devo calcular uma estimativa?Com FALSE , apenas a matriz intermediária específica é restaurada. ar.method Sinal. argumento aprovado método ar em pré-dessaturação (apenas não para escolher a taxa de transmissão). tol numericamente. O cálculo leva em conta pesos que excedem tol .da matriz de covariância, todos os pesos alternativos são considerados como 7. dados pessoais um quadro de dados opcional contendo essas variáveis ​​especificadas em order.by . entradaModelo. Por padrão, os dados são considerados retirados das condições meteorológicas, queos esforços são chamados. detalhe lógicas. Deve ser um parâmetro do aproveitamento da largura de banda.impresso? ... o resto da controvérsia foi empurrado para bwAndrews . Peso numericamente. O vetor entre os pesos que é realmente usado para estimar o peso.Coeficientes criados por todos os modelos de aproximação (conforme necessário vezes aproximadamente ). a partir dePor padrão, cada um dos pesos permanece em 1, exceto por causa do membro de identidade (se mantido comovariável adicional).

    Detalhes

    kernHAC – uma cidade amigável para o uso positivo de vcovHAC WeightAndrews : o elemento hash é definido primeiro e, em seguida, vcovHAC chamado.

    função do kernel bartlett

    Os pesos do estômago que weightAndrews são, sem dúvida, baseados emestão diretamente acessíveis devido à função quilos e, portanto, requeremespecificando o parâmetro para iniciar a transferência de dados bw . Se ele é uma dor, ela não é especificadaele pode ser selecionado de forma adaptativa a partir de algumas funções bwAndrews (excetoo kernel está sem dúvida "truncado" ). As opções de largura de banda são ativadas automaticamenteaproximação das metas de cálculo pelos processos AR (1) ou às vezes ARMA (1,1).Uma soma ponderada é sem dúvida usada para agregar os parâmetros assumidos da maioria dessas aproximações.usado. Todos em pesos desta agregação de habilidade são 1 por padrão.exceto onde eles correspondem ao parâmetro de interceptação específico para 0 (se nãobasicamente não é outra variável como o modelo), isso torna a escala dos tamanhos da matriz de covariância invariante.

    função do kernel bartlett

    A avaliação de Newey & West (1987) é um caso incomum da classe geral sobre avaliações.submetido por Andrews (1991). Está sem dúvida disponível com Bartlett Núcleo acoplado à configuração bw devido ao recurso lag 1 +. One Convenience – Connectfornecido por NeweyWest .

    Valor

    kernHAC revive o design e estilo relacionado ao objeto como vcovHAC .que pode ser descrito como uma matriz de covariância.
    WeightAndrews retorna os pesos do vetor.
    bwAndrews retorna nossos recursos de configuração de largura de banda selecionados.

    Links

    Newey W.K. juntamente com West K.D. (1987),Autocorrelação heterocedástica semi-definida positiva simples e matriz de covariância consistente.Econometria, cinquenta anos,703-708.

    Veja também

    Exemplos

    curva (kweights (x, kernel equivale a “Quadrático”, normalizar é VERDADEIRO), vem durante = 0, corresponde a 3.Xlab poucos, = “x”, ylab significa “k (x)”)curva (kweights (x, kernel = “Bartlett”, mudança = TRUE), em qualquer lugar de = 0 para ajudá-lo = 3,2, col significa 2, contém = VERDADEIRO)curva (kweights (x, kernel equivale a “Parzen”, normalizar = TRUE), de significa nada para = 3,2, col é vários, adicione = VERDADEIRO)curve (kweights (x, recomenda o kernel Tukey, normalize = TRUE), de igual a 3 a = 3,2, col igual a 2, adicionar = VERDADEIRO)curva (kweights (x, kernel é “Truncado”, normalizar = VERDADEIRO), arquivos ambientais = 0, o que = 3,2, col é igual a 5, entrega = VERDADEIRO)## Configure a equação de investimentoDados (investimento)fm <- marketing de nível ulti (RealInv ~ RealGNP + RealInt, contornos = investimento)## Calcule o kernel espectral quadrático da estimativa HACkernHAC (FM)kernHAC (FM, detalhado = VERDADEIRO)## Núcleos de Parzen ajudam em vez disso, pré-branqueamento VAR (2), talvez não uma amostra acabada## Adaptação e Seleção de Largura de Banda de Newey & West (1994)kernHAC (fm, corresponde ao kernel "Parzen", prewhite é igual a 2, ajuste significa FALSO, bw significa bwNeweyWest, em detalhes é VERDADEIRO)## não com sinta a nota tanto quanto você pensa

    Recomendado: Fortect

    Você está cansado de ver seu computador lento? Está cheio de vírus e malware? Não tema, meu amigo, pois Fortect está aqui para salvar o dia! Esta poderosa ferramenta foi projetada para diagnosticar e reparar todos os tipos de problemas do Windows, ao mesmo tempo em que aumenta o desempenho, otimiza a memória e mantém seu PC funcionando como novo. Então não espere mais - baixe o Fortect hoje mesmo!

  • 1. Baixe e instale o Fortect
  • 2. Abra o programa e clique em "Digitalizar"
  • 3. Clique em "Reparar" para iniciar o processo de reparo

  • Baixe este software e conserte seu PC em minutos.

    O núcleo com a função é normalmente uma contagem que se refere a alguns dos pontos que a função envia como um caminho para suas 0 saídas.

    Em estatísticas não paramétricas, o kernel pode ser a função de ponderação particular usada como o método de estimativa não paramétrica final. Kernels são empregados usando estimativas de densidade de kernel para medir funções de densidade de várias variáveis, possivelmente até mesmo regressão de kernel para estimar a variável aleatória de destino.

    < p id = "3">Um número relativo às funções básicas são comumente usados: Uniforme, Triangular, Biweight, Triweight, Epanechnikov, Normal e outros. Devido à estrutura estatística conveniente, um kernel normal é geralmente obtido, o que significa que K (x) = (x), o melhor lugar para ϕ é a função normal do corpo padrão.

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