Matriz de variância-covariância dos erros na regressão linear

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Como a matriz de erros var / cov é calculada na prática por pacotes de análise estatística?

Essa ideia é clara para mim em teoria. Mas não na prática. Quero dizer, se eu tiver um vetor de variáveis aleatórias , entendo que a matriz de variância / covariância receberá o produto externo dos vetores desvio-da-média: . $\textbf{X}=(X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n})^\top$ $\Sigma$ $\Sigma=\mathrm{E}\left[(\textbf{X}-\mathrm{E}(\textbf{X}))(\textbf{X}-\mathrm{E}(\textbf{X}))^\top\right]$

Mas quando tenho uma amostra, os erros das minhas observações não são variáveis aleatórias. Ou melhor, são, mas somente se eu coletar um número de amostras idênticas da mesma população. Caso contrário, eles são dados. Então, novamente, minha pergunta é: como um pacote estatístico pode produzir uma matriz var / cov a partir de uma lista de observações (isto é, uma amostra) fornecida pelo pesquisador?

variance error covariance-matrix beta-regression Riccardo
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Os erros de suas observações são função de variáveis aleatórias (os y's) e, portanto, são eles próprios aleatórios. Condicionais apenas no X, eles não são fornecidos.

user603

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Sim, concordo plenamente com isso. Mas o que você diz funciona em teoria. Se eu desenhar, digamos, 100 amostras aleatórias de tamanho idêntico da mesma população, cada erro de observação será uma variável aleatória com (0, sigma ^ 2). E se, em vez disso, eu desenhar apenas uma amostra? Nesse caso, a média do erro de cada observação é o próprio erro. Está claro o que estou dizendo? Então, o que estou tentando entender é: como um pacote como Stata calcula a matriz de variância-covariância usando apenas uma amostra retirada da população?

Riccardo

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A matriz de covariância para um modelo do tipo é geralmente calculada como que é o soma dos quadrados dos resíduos, e representa os graus de liberdade (tipicamente o número de observações menos o número de parâmetros). $y = X\beta + \epsilon$

(X^{t} X)^{- 1} \frac{σ^{2}}{d}

$(X^t X)^{-1}\frac{\sigma^2}{d}$

σ^{2}

$\sigma^2$

σ^{2} = \sum_{i} (y_{i} - X_{i} \hat{β})^{2}

$\sigma^2=\sum_i (y_i - X_i\hat\beta)^2$

d

$d$

Para erros padrão robustos e ou em cluster, o produto é modificado levemente. Também pode haver outras maneiras de calcular a matriz de covariância, por exemplo, conforme sugerido pela expectativa de produtos externos. $X^t X$

Simen Gaure
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Estimativa OLS da variação de erro , : $\sigma^2$

s^{2} = \frac{{\hat{ε}}^{⊤} \hat{ε}}{n - p}

$s^2=\frac{\hat \varepsilon^\top\hat \varepsilon}{n-p}$

Isso está incluído em Regressão prática e Anova usando R de Julian J. Faraway, página 21 .

Exemplo de seu cálculo em R, com base no modelo linear de milhas por galão regrediram em várias especificações do modelo do carro incluídos no mtcarsbanco de dados: ols = lm(mpg ~ disp + drat + wt, mtcars). Estes são os cálculos manuais e a saída da lm()função:

> rdf = nrow(X) - ncol(X)                    # Residual degrees of freedom
> s.sq = as.vector((t(ols$residuals) %*% ols$residuals) / rdf) 
>                                            # s square (OLS estimate of sigma square)
> (sigma = sqrt(s.sq))                       # Residual standar error
[1] 2.950507
> summary(ols)

Call:
lm(formula = mpg ~ disp + drat + wt, data = mtcars)
...
Residual standard error: 2.951 on 28 degrees of freedom

Variância - matriz de covariância dos coeficientes estimados , : $\hat \beta$

V a r [\hat{β} ∣ X] = σ^{2} {(X^{⊤} X)}^{- 1}

$\mathrm{Var}\left[\hat \beta \mid X \right] =\sigma^2 \left(X^\top X\right)^{-1}$

estimado na página 8 deste documento on-line como

\hat{V a r} [\hat{β} ∣ X] = s^{2} {(X^{⊤} X)}^{- 1}

$\hat{\mathrm{Var}}\left[\hat \beta \mid X \right] =s^2 \left(X^\top X\right)^{-1}$

> X = model.matrix(ols)                             # Model matrix X
> XtX = t(X) %*% X                                  # X transpose X
> Sigma = solve(XtX) * s.sq                         # Variance - covariance matrix
> all.equal(Sigma, vcov(ols))                       # Same as built-in formula
[1] TRUE
> sqrt(diag(Sigma))                                 # Calculated Std. Errors of coef's
(Intercept)        disp        drat          wt 
7.099791769 0.009578313 1.455050731 1.217156605 
> summary(ols)[[4]][,2]                             # Output of lm() function
(Intercept)        disp        drat          wt 
7.099791769 0.009578313 1.455050731 1.217156605

Antoni Parellada
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Com regressão linear, estamos ajustando um modelo . é a variável dependente, os são as variáveis preditoras (explicativas). Usamos os dados fornecidos a nós (o conjunto de treinamento ou a amostra) para estimar a população 's. Os não são considerados variáveis aleatórias. Os são aleatórios devido ao componente de erro. $Y = \beta*X +\varepsilon$ $Y$ $X$ $\beta$ $X$ $Y$

Rajiv Sambasivan
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Oi Rajiv, obrigado pela correção. Então, você pode explicar como o Stata (ou qualquer outro pacote de estatísticas), começando com Y (e epsilon), consegue derivar a matriz de variância-covariância Sigma?

Riccardo

calculando .

\hat{e} {\hat{e}}^{'}

$\hat{e}\hat{e}'$

user603

Concordo com o usuário603. Verifique a página 21 de cran.r-project.org/doc/contrib/Faraway-PRA.pdf . Isso é baseado em R, mas inclui uma boa discussão sobre a teoria por trás da regressão linear.

Rajiv Sambasivan

Olá a ambos, obrigado, antes de tudo. Também concordo com você, user603, e esperava esta resposta. Mas se a matriz var / cov é calculada computando o produto externo dos vetores de erro, isso significa que a cov entre os componentes de erro na maioria dos casos não será zero, como implicaria a hipótese de independência. Direita? É por isso que minha dúvida gira em torno. Rajiv, procurei o bom guia que você sugeriu, mas não conseguiu encontrar uma resposta. Agradecemos antecipadamente por qualquer resposta futura.

Riccardo

Matriz de variância-covariância dos erros na regressão linear

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