ScholarGate
Assistent
Regression model

Mínims Quadrats Ponderats (WLS)

Els Mínims Quadrats Ponderats (WLS) són una generalització de la regressió per Mínims Quadrats Ordinària (OLS) que assigna a cada observació un pes inversament proporcional a la seva variància d'error, devaluat així els punts de dades amb alta variància i sobrevalorat els precisos. Introduït en la seva forma matricial general per Alexander Craig Aitken el 1935, el WLS és el remei canònic quan hi ha heteroscedasticitat present i l'estructura de la variància de l'error és coneguda o es pot estimar de manera fiable.

Aplica-ho amb StatMindAviatVídeoAviatBaixa les diapositives

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

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

Inicia la sessió

Mapa de mètodes

El veïnat de mètodes relacionats — seleccioneu un node per explorar-lo.

+5 més

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. (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

Com citar aquesta pàgina

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

Quin mètode?

Poseu aquest mètode al costat dels seus parents més pròxims i llegiu-los de costat a costat — la biblioteca disposa els llibres sobre la taula; la tria és vostra.

Compara de costat a costat

Citat per

ScholarGateWeighted Least Squares (Weighted Least Squares Regression). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/statistics/weighted-least-squares · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026