Метод на претеглени най-малки квадрати (WLS)
Методът на претеглени най-малки квадрати (Weighted Least Squares, WLS) е обобщение на регресията по метода на обикновените най-малки квадрати (Ordinary Least Squares, OLS), което присвоява на всяко наблюдение тегло, обратно пропорционално на неговата грешна дисперсия, като по този начин намалява тежестта на точките с висока дисперсия и увеличава тежестта на прецизните такива. Въведен в общата си матрична форма от Александър Крейг Айткен през 1935 г., WLS е каноничното решение при наличие на хетероскедастичност, когато структурата на грешната дисперсия е известна или може надеждно да бъде оценена.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
+5 още
Източници
- 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 ↗
- Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis (7th ed.). Pearson Education. ISBN: 978-0131395381
- Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-0470542811
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/statistics/weighted-least-squares
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Обобщени най-малки квадрати (ОНК)Статистика↔ сравняване
- Метод на най-малките квадрати (МНК)Статистика↔ сравняване
- Робустна регресияСтатистика↔ сравняване
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →