ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Ikke-lineær vægtet mindste kvadraters metode (NWLS)

Ikke-lineær vægtet mindste kvadraters metode kombinerer fleksibiliteten af ikke-lineær regression med den variansstabiliserende kraft af observationsvægte. Den minimerer en vægtet sum af kvadrerede residualer omkring en brugerdefineret ikke-lineær middelfunktion, hvilket gør den til den foretrukne metode, når sammenhængen er iboende ikke-lineær, og fejlvariansen varierer på tværs af observationer.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

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

Kilder

  1. Greene, W. H. (2018). Econometric Analysis (8th ed.). Pearson Education. ISBN: 978-0134461366
  2. Bates, D. M., & Watts, D. G. (1988). Nonlinear Regression Analysis and Its Applications. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471816430

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Weighted Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/da/econometrics/nonlinear-wls

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
ScholarGateNonlinear WLS (Nonlinear Weighted Least Squares). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/econometrics/nonlinear-wls · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026