異分散データの分散の予測
私は、誤差分散と線形モデルの観点からの平均値を予測しようとする異分散データの回帰を試みています。このようなもの： y(x,t)ξ(x,t)y¯(x,t)σ(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(x,t)=σ0+cx+dt.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) &\sim N\left(0,\sigma\left(x,t\right)\right),\\ \bar{y}\left(x,t\right) &= y_{0}+ax+bt,\\ \sigma\left(x,t\right) &= \sigma_{0}+cx+dt. \end{align} 言い換えると、データは、さまざまな値のxおよびtでのの反復測定で構成さy(x,t)y(x,t)y(x,t)れています。私は、これらの測定は、「真の」平均値から成ると仮定ˉ Y（X 、T ）の線形関数であり、X及びT加法ガウス雑音で、ξ （X 、T ）私は持っていない、その標準偏差（または分散また、x 、tに線形に依存します。（xにより複雑な依存関係を許可し、xxxttty¯(x,t)y¯(x,t)\bar{y}(x,t)xxxtttξ(x,t)ξ(x,t)\xi(x,t)x,tx,tx,txxxttt –線形形式の強力な理論的動機付けはありませんが、この段階で物事を複雑にしすぎないようにしたいです。） 私は「不均一」ここでは検索用語がある知っているが、すべては私がこれまでよりよく予測することがそれを削除/削減する方法の議論されている見つけることができましたy¯y¯\bar{y}、しかししようという点では何もすることが予測しない σσ\sigmaの観点から独立変数。私は推定したいと思いy0,a,b,σ0,cy0,a,b,σ0,cy_0, a, b, \sigma_0, c及びddd信頼区間（またはベイジアン当量）で、そしてとても良くSPSSでそれを行うための簡単な方法があるかどうか！私は何をすべきか？ありがとう。