ScholarGate
Assistent
Regression model

Vähimruutude meetod (OLS)

Vähimruutude meetod (OLS) on kanooniline meetod lineaarregressioonimudeli parameetrite hindamiseks, minimeerides vaadeldud ja ennustatud väärtuste vaheliste ruutude summat. Esimesena avaldas selle Adrien-Marie Legendre 1805. aastal ja iseseisvalt arendas Carl Friedrich Gauss (kes väitis prioriteeti alates 1795. aastast). OLS on Gaussi-Markovi teoreemi kohaselt tõestatavalt optimaalne: oma eelduste kohaselt annab see regressioonikoefitsientide parima lineaarse nihketa hinnangu (BLUE).

Rakenda tööriistaga StatMindPeagiVideoPeagiLaadi slaidid alla

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Meetodikaart

Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.

Allikad

  1. Legendre, A.-M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Firmin Didot, Paris. [Appendix: Sur la Méthode des moindres quarrés, pp. 72–80.] link
  2. Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Perthes & Besser, Hamburg. link
  3. Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860
  4. Greene, W. H. (2018). Econometric Analysis (8th ed.). Pearson. ISBN: 978-0134461366

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Ordinary Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/et/statistics/ordinary-least-squares

Milline meetod?

Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.

Võrdle kõrvuti

Sellele viitavad

ScholarGateOrdinary Least Squares (Ordinary Least Squares Regression). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/statistics/ordinary-least-squares · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026