Mínimos Cuadrados Ponderados (WLS)
Mínimos Cuadrados Ponderados es una generalización de la regresión de Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS) que asigna a cada observación un peso inversamente proporcional a su varianza de error, reduciendo así el peso de los puntos de datos de alta varianza y aumentando el peso de los precisos. Introducido en su forma matricial general por Alexander Craig Aitken en 1935, WLS es el remedio canónico cuando la heterocedasticidad está presente y la estructura de la varianza del error se conoce o se puede estimar de manera fiable.
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Fuentes
- 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. (2012). Econometric Analysis (7th ed.). Pearson Education. ISBN: 978-0131395381
- Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-0470542811
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/weighted-least-squares
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- Mínimos Cuadrados Generalizados (GLS)Estadística↔ compare
- Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)Estadística↔ compare
- Regresión RobustaEstadística↔ compare
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