Regression model

الانحدار المربعات الصغرى الموزون (WLS)

يُعد الانحدار المربعات الصغرى الموزون (WLS) تعميمًا للانحدار المربعات الصغرى العادية (OLS) الذي يُعيّن لكل ملاحظة وزنًا يتناسب عكسيًا مع تباين خطئها، مما يقلل من تأثير نقاط البيانات ذات التباين العالي ويزيد من تأثير النقاط الدقيقة. قدم ألكسندر كريغ آيتكين هذا المنهج بصيغته المصفوفية العامة في عام 1935، ويُعد WLS العلاج القياسي عند وجود عدم تجانس التباين (heteroscedasticity) ومعرفة بنية تباين الخطأ أو إمكانية تقديرها بشكل موثوق.

طبِّق باستخدام StatMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+5 more

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. (2012). Econometric Analysis (7th ed.). Pearson Education. ISBN: 978-0131395381
  3. Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-0470542811

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/weighted-least-squares

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

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