ScholarGate
المساعد
Regression model

المربعات الصغرى العادية (OLS)

المربعات الصغرى العادية (OLS) هي الطريقة القياسية لتقدير معاملات نموذج الانحدار الخطي عن طريق تقليل مجموع مربعات الفروق بين القيم المرصودة والمتوقعة. نُشرت لأول مرة بواسطة أدريان ماري ليجندر في عام 1805 وطوّرها بشكل مستقل كارل فريدريش غاوس (الذي ادعى الأولوية من عام 1795)، وتثبت نظرية غاوس-ماركوف أن OLS مثالية: بالنظر إلى افتراضاتها، فإنها تنتج أفضل مقدّر خطي غير متحيز (BLUE) لمعاملات الانحدار.

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.

المصادر

  1. Legendre, A.-M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Firmin Didot, Paris. [Appendix: Sur la Méthode des moindres quarrés, pp. 72–80.] link
  2. Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Perthes & Besser, Hamburg. link
  3. Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860
  4. Greene, W. H. (2018). Econometric Analysis (8th ed.). Pearson. ISBN: 978-0134461366

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Ordinary Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/ordinary-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

ScholarGateOrdinary Least Squares (Ordinary Least Squares Regression). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/statistics/ordinary-least-squares · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026