異方差問題　

　　Ordinary Least Squares (OLS)需要四個 - -有些人說五或六個 - 假設要滿足，但建模時我們經常會遇到異方差（Heteroskedasticity）問題，

那是因為，很多數(shù)據都表現(xiàn)出這種“異方差性”。我們通常可以直觀地解釋原因：

隨著年齡的增長，凈值往往會出現(xiàn)分歧
隨著公司規(guī)模的擴大，收入趨于分化
或者，隨著嬰兒身高的增加，體重趨于分散

　　OLS的主要假設之一是數(shù)據的殘差相同的，當不滿足同方差的假設時，即存在異方差時候，我們需要另外的方法--加權最小二乘法（WLS）去處理。

WLS實例　

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import statsmodels.api as sm

# generate random data
np.random.seed(24)
x = np.random.uniform(-5,5,25)
e= 2*np.random.randn(25)
y = 2*x+e

# alternate error as a function of x
e2 = e*(x+5)
y2 = 2*x+e2

sns.regplot(x,y);
sns.regplot(x,y2);

　　可以看到，這些集合來自相同的實例函數(shù)，但是作為x的函數(shù)的增加的方差導致橙色模型擬合不同于藍色的線。 在另一個隨機抽取中，斜率可能低于藍色，但一般會更加不穩(wěn)定。

# add a strong outlier for high x
x_high = np.append(x,5)
y_high = np.append(y2,160)
# add a strong outlier for low x
x_low = np.append(x,-4)
y_low = np.append(y2,160)

sns.regplot(x_high,y_high);

sns.regplot(x_low,y_low);

　　上面的第一個附加模仿了一個常見的情況，即高方差區(qū)域（預期）會看到極端觀察。 這將比WLS更多地影響OLS，因為WLS將減去方差及其“懲罰”。

　　計算樣本權重，我們添加的錯誤隨（x + 5）的變化而變化; 我們可以使用它來對值進行反向加權。

# calculate weights for sets with low and high outlier
sample_weights_low = [1/(x+5) for x in x_low]
sample_weights_high = [1/(x+5) for x in x_high]

# reshape for compatibility
X_low = x_low.reshape(-1, 1)
X_high = x_high.reshape(-1, 1)

# import and fit an OLS model, check coefficients
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_low, y_low)
# fit WLS using sample_weights
WLS = LinearRegression()
WLS.fit(X_low, y_low, sample_weight=sample_weights_low)
print(model.intercept_, model.coef_)
print('WLS')
print(WLS.intercept_, WLS.coef_)

　　需要注意的是，WLS中的斜率受到低異常值的影響。 低區(qū)域應該具有低可變性，因此異常值被放大到高于OLS的范圍，推動斜率更負。 讓我們看下面如何在WLS中抑制高異常值。　

model = LinearRegression()
model.fit(X_high, ymod)
WLS.fit(X_high, ymod, sample_weight=sample_weights_high)
print(model.intercept_, model.coef_)
print('WLS')
print(WLS.intercept_, WLS.coef_)

總結

　　這是WLS的一個基本介紹，在這個領域還有很多東西要探索。例如：在建模時始終尋求使用經驗或先驗信息。使用模型的殘差 - 例如，如果var（εi）=σ2x_i* var（εi）=σ2x_i 那么我們可以決定使用w_i = 1 / x_i。

　　如果響應是n觀察的平均值，則類似var（y_i）= var（ε_i）=σ2/ n_i * var（y_i）= var（ε_i）=σ2/ n_i，那么我們可以決定使用w_i = n_i。
有時我們知道異方差的類型。在這種情況下，我們可能決定使用權重與測量誤差的方差成反比。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的解决异方差问题--加权最小二乘法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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