r - 加重最小二乗

Question

y~x（従属変数と独立変数が1つだけ）の回帰を行いたいのですが、不均一分散性があります。y の変動性は、x が増加するにつれて増加します。"gls()"それに対処するために、Rの関数を使用して重み付き最小二乗法を使用したいと思います。

しかし、私はそれを使用する方法を理解していないことを認めなければなりません. 関数の「重み」引数に分散関数を適用する必要がありglsます。しかし、どれを選んで、どのように使用するかはわかりません。

Answer 1

これは、変動が平均に比例するデータのようなポアソンカウントを処理する例です（これはあなたが持っているように聞こえます）。

fit = lm (y ~ x, data=dat,weights=(1/dat$x^2))

値を乗算するため、レシプリコルを重みとして使用します。分散には 2 乗の単位があるため、ポアソン カウント データを処理するために 2 乗します。次のようなことができます：

fit = lm (y ~ x, data=dat,weights=(1/dat$x))

x 値で単純にスケーリングし、何がうまく機能するかを確認します。