基于数据点重要性差异的最小二乘加权法

摘要

普通最小二乘法将所有的数据点对预测值(控制值)的影响作用等同看待.实际不应该如此,数据点的相互联系是有所区别的.以时间序列数据来说,近期的数据点往往更能说明待预测值,而远离预测期的早期数据点关联作用较小.基于这种看法,这里提出了最小二乘加权法,对不同的数据点在离差平方和算式Q中给予不同的权数,推导出参数估计的公式;提出了最小二乘加权法权重设置的机理,并就时间序列数据提出指数权重法.