ScholarGate
المساعد
Regression model

التقدير المربعات الصغرى المعممة (GLS)

تقدير المربعات الصغرى المعممة (GLS) هو مقدّر انحدار خطي يوسع نطاق المربعات الصغرى العادية (OLS) للتعامل مع المواقف التي تكون فيها حدود الخطأ مترابطة أو ذات تباين غير ثابت (تباين متباين). قدمه ألكسندر كريج آيتكين في عام 1935، ويحقق GLS أفضل مقدّر خطي غير متحيز (BLUE) في ظل هيكل تباين عام للأخطاء عن طريق ترجيح المشاهدات وفقًا لدقتها، مما يوفر جسرًا نظريًا بين OLS ونماذج المختلطات الخطية الحديثة.

طبِّق باستخدام StatMindقريبًافيديوقريبًاتنزيل الشرائح

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

+2 أخرى

المصادر

  1. Aitken, A. C. (1935). IV.—On least squares and linear combination of observations. Proceedings of the Royal Society of Edinburgh, 55, 42–48. DOI: 10.1017/S0370164600014346
  2. Greene, W. H. (2003). Econometric Analysis (5th ed.). Prentice Hall. ISBN: 978-0131108493
  3. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Generalized Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/generalized-least-squares

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGateGeneralized Least Squares (Generalized Least Squares Estimator). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/statistics/generalized-least-squares · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026