Regression model

Mínims Quadrats Generalitzats (GLS)

Els Mínims Quadrats Generalitzats (GLS) són un estimador de regressió lineal que estén els mínims quadrats ordinaris (OLS) per gestionar situacions on els termes d'error estan correlacionats o tenen una variància no constant (heteroscedasticitat). Introduït per Alexander Craig Aitken el 1935, el GLS aconsegueix el millor estimador lineal no esbiaixat (BLUE) sota una estructura de covariància d'error general, ponderant les observacions segons la seva precisió, proporcionant un pont teòric entre OLS i els models lineals mixtos moderns.

Aplica-ho amb StatMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

+2 more

Fonts

  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

Com citar aquesta pàgina

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

Citat per

ScholarGateGeneralized Least Squares (Generalized Least Squares Estimator). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/statistics/generalized-least-squares · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026