求问一个线性模型的题目# DataSciences - 数据科学
D*R
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考虑这样一个线性模型 y = a*x + b + epsilon，这里 epsilon是noise，它符合某种
分布，互相独立，但是依赖于x,a,b等。手边有几组(x,y)数据，由这个线性模型生成，
epsilon相同，但是a,b不同。现在想做一个 a,b的estimator。
这个情况用什么模型模拟这个 data-generating process比较好？用什么loss
function和optimization method？已经试过了教科书上的假定 epsilon是 iid高斯分
布和 t分布，结果很不好。
分布，互相独立，但是依赖于x,a,b等。手边有几组(x,y)数据，由这个线性模型生成，
epsilon相同，但是a,b不同。现在想做一个 a,b的estimator。
这个情况用什么模型模拟这个 data-generating process比较好？用什么loss
function和optimization method？已经试过了教科书上的假定 epsilon是 iid高斯分
布和 t分布，结果很不好。