모수추정방법 /

linearmodel/statsmodels 패키지를 사용한 계량분석 총정리

모수추정방법 3가지

 

Least Square Estimator

• OLS : 분산공분산행렬 --> 모두 같은 분산, 공분산 = 0

  • 이분산성이나 자기상관성이 너무 강할 때에는 GLS와 robust 추정

• GLS : 분산공분산행렬 --> 서로 다른 분산, 공분산 !=0 (*Mahalanobis length)

  • WLS : 분산공분산행렬 --> 서로 다른 분산, 공분산= 0

  • FGLS (feasible)

• GMM [참고] : 자기상관성 !=0 --> lagged dependent variable

  • Dynamic panel model에 사용

  • continuously updating GMM

• SLS (Stage) : 잠재변수 (변수간 계층 관계)

Maximum Likelihood Estimator

• MLE

• Limited Information Maximum Likelihood

Maximum a posterior Estimator

: 사전분포 & 추가 데이터로 개선시키는 베이즈정리

 

기타 Estimator

• Gradient Dsecent Boosting 계열 - ADA boost 등

• Genetic Algorithm

• Simulated annealing

*모수추정법 정리 : https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=cto_hwangga&logNo=220395791707&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F

[기초통계] 추정법 (1) 점추정

*기계학습 알고리즘 종류 : https://statkclee.github.io/xwMOOC/10-master-algorithm/

기계와 더불어 사는 한국인: 궁극의 주인이 될 알고리즘(Master Algorithm)