Generalized Least Squares
Generalized Least Squares (GLS) is a linear regression estimator that extends ordinary least squares to handle situations where the error terms are correlated or have non-constant variance (heteroscedasticity). Introduced by Alexander Craig Aitken in 1935, GLS achieves the Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) under a general error covariance structure by weighting observations according to their precision, providing a theoretical bridge between OLS and modern linear mixed models.
Zdrojový záznam
Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.
- 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. (2003). Econometric Analysis (5th ed.). Prentice Hall. · ISBN 978-0131108493
- Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. · ISBN 978-0262232586
Spravovaná tvrzení
Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.
Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.
Související metody
Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.