Mínims quadrats no lineals (Nonlinear Least Squares)
Les estimacions de mínims quadrats ordinaris no lineals (NLS) ajusten models de regressió en què la funció de mitjana condicional és no lineal en els paràmetres. Com els MCO estàndard, minimitza la suma dels residus al quadrat, però com que no existeix una solució de forma tancada, l'estimador es troba mitjançant optimització numèrica iterativa. Sota condicions de regularitat estàndard, els NLS són consistents i asimptòticament normals.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Gallant, A. R. (1987). Nonlinear Statistical Models. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471802600
- Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Ordinary Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/econometrics/nonlinear-ols
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.
- Mínims Quadrats Generalitzats (GLS)Estadística↔ compare
- Estimació de màxima versemblançaEstadística↔ compare
- Model ARDL no lineal (NARDL)Econometria↔ compare
- Mínims Quadrats Generalitzats No Lineals (NGLS)Econometria↔ compare
- Regressió per Mínims Quadrats Ordinàris (MQO)Econometria↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →