Regression model
OLS-regressio (Ordinary Least Squares)
OLS-regressio on klassinen lineaarisen regressiomallin menetelmä, joka selittää jatkuvaa vastemuuttujaa ennustemuuttujien lineaarisena kombinaationa. Se estimoi kertoimet minimoimalla residuaalien neliösumman, ja Gauss-Markov-oletusten vallitessa nämä estimaatit ovat parhaita lineaarisia harhattomia estimaatteja (BLUE, best linear unbiased estimator).
Lue koko menetelmä
Vain jäsenille
Kirjaudu sisäänKirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+141 more
Lähteet
- Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 1). Ordinary Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/econometrics/ols-regression
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.
- Lasso-regressioKoneoppiminen↔ compare
- Logistinen regressioTutkimuksen tilastomenetelmät↔ compare
- Paneeliaineiston kiinteiden vaikutusten malliEkonometria↔ compare
- KvanttiiliregressioEkonometria↔ compare
- HarjanneregressioKoneoppiminen↔ compare
Tähän viittaavat
Kaksivaiheinen pienimmän neliösumman menetelmä (2SLS / IV) regressioARCH-LM-testi volatiliteettiklusterointiinARDL-raja-testi (Pesaranin raja-testi)ARFIMA: Murskattu integroitu ARMA-malliARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) -malliAugmented Mean Group (AMG) -estimaattoriBayesiläinen lineaarinen regressioBayesiläinen monimuuttujaregressioBayesiläinen OLS (Bayesiläinen tavallinen pienimmän neliösumman regressio)Bayesilainen satunnaisten vaikutusten malliBayesilainen regressioBayesiläinen robusti regressioBayesiläinen yksinkertainen lineaarinen regressioBayesiläinen vektoritodennäköisyysmalli (BVAR)BeetaregressioBlack-Litterman-salkkumenetelmäLohkotakaisinotto (liukuva lohko ja stationaarinen)HajoamispisteanalyysiBreusch-Godfrey LM -test sarjakorrelaation varaltaBreusch–Paganin testi heteroskedastisuudellePääomahyödykkeiden hinnoittelumalli (CAPM)Kausaalisen rakenteen löytämisen algoritmit (PC, FCI, LiNGAM)Kausaalinen mediatoiminnan analyysi (luonnollinen suora ja epäsuora vaikutus)Common Correlated Effects Mean Group (CCEMG) -estimaattoriLaskettava yleisen tasapainon (CGE) malliChow'n testi rakenteelliselle muutokselleKlusterivahvat keskivirheetEhtoyhdisteEhdollinen prosessianalyysi (moderoitu välitys)Konforminen ennustaminen aikasarjaennustamisessaCrostonin menetelmä intermittoivalle kysynnälleErojen erot (Diff-in-Diff)Difference-in-Discontinuities -suunnitelmaKaksoisrobustin estimoinnin (AIPW) menetelmäDurbin-Watsonin testi autokorrelaatiolleDynamic OLSElastic Net -regressioTapahtumatutkimus (CAR ja BHAR)Monitekijäinen riskimalli (Fama-French, APT)Faktorisuurennettu vektorianalyysi (FAVAR)Kiinteiden vaikutusten malliKiinteiden vaikutusten paneelimalliFully Modified OLS (FMOLS) -estimaattoriFourier OLS (Fourier-laajennettu pienimmän neliösumman estimaattori)Fourier WLS (Fourier Joustava Painotettu Pienimmän Neliösumman Menetelmä)Gamma-regressio (GLM)GARCH-malli (volatiliteetin ennustaminen)Yleistetty lineaarinen malli (GLM)Paikallisesti painotettu regressio (GWR)Globaali spatiaalinen virhemalli (SEM)Momenttimenetelmän yleistys (GMM) estimointiGranger-kausaatiotestiHAR-RV-malli toteutuneelle volatiliteetilleHausmanin spesifikaatiotesti (FE vs RE)Heckmanin otantakohdistusmalli (Heckit / Tobit tyyppi II)Heteroskedastisuudesta Riippumattomat (HC) KeskivirheetHierarkkinen lineaarinen malli (HLM)Huber-regressioHurdle-mallin laskentadatalleVaikutusdiagnostiikka (Cookin etäisyys, DFFITS, vipuvoima)Korkomallit (Vasicek, CIR, Nelson-Siegel)Aikasarjojen katkosanalyysi (Interrupted Time Series, ITS)Jackknife-otantaKriging-interpolointiPienimmän neliösummaregressio (LMS)Vähiten katkaistujen neliöiden (LTS) regressioLikviditeettiriskimallit (Amihud, Roll, LOT)Pitkän muistin mallit (ARFIMA, FIGARCH)M-estimaattorit (Robustin regressio)Mediaanin absoluuttisen poikkeaman (MAD) estimointiMarkovin tilaa vaihtava malli (MS-AR / MS-VAR)Moniasteikkoinen maantieteellisesti painotettu regressio (MGWR)MM-estimaattori vankalle regressiolleModeraatioanalyysi (vuorovaikutusanalyysi)Multinomiaalinen logistinen regressioMonimuuttujainen multippeli lineaarinen regressioEpälineaarinen autoregressiivinen hajautettu viive (NARDL) -malliNegatiivinen binomiregressioNewey-West HAC -standardivirheetEpälineaarinen autoregressiivinen hajautetun viiveen malli (NARDL)Epälineaarinen pienimmän neliösumman menetelmä (Nonlinear Least Squares, NLS)Epälineaarinen painotettu pienimmän neliösumman menetelmä (NWLS)Kvanttiiliregressio (ei-parametriset muunnelmat)Järjestysregressio (järjestyslogit/probit)Ordinaalinen logistinen regressioOrdinaalinen logistinen regressio (suhteellisten kerrointen malli)Parikauppa (tilastollinen arbitraasi)Paneelikointegraatiotestit (Pedroni, Kao, Westerlund)Paneeliaineiston kiinteiden vaikutusten malliPaneeli-OLS (yhdistetty tavallinen pienimmän neliösumman estimaattori)Paneelin yksinkertainen lineaarinen regressioPaneelivektoritasausmalli (Paneeli-VAR)Poisson- ja negatiivinen binomiregressioPolynomiregressioYhdistetty pienimmän neliösumman menetelmä paneeliaineistoilleRisk Factor PCA (Pääkomponenttianalyysi riskitekijöille)Probit-regressiomalliProphet – Hajotettava aikasarjaennustemalliKvanttiiliregressioRamsey RESET -testi funktionaalisen muodon määrittelyvirheilleSatunnaisten vaikutusten malli paneelidatalleSatunnaisten vaikutusten paneelimalliFisherin tarkka satunnaistamisperusteluRANSAC-regressioMarkov-vaihtelumallit finanssisarjoilleRegressioepäjatkuvuussuunnittelu (RDD)Regressioepäjatkuvuussuunnittelu (RDD)Regressiokihartumismenetelmä (RKD)Robust ANOVA (Welch & Trimmed Mean)Vankka korrelaatio (Spearman, Kendall ja Biweight)Robustit yleistetyt pienimmät neliöt (Robust GLS)Robustin Hausmanin spesifikaatiotestiRobustti logistinen regressioRobust linear mixed-effects modelRobustinen moninkertainen lineaariregressioRobust NARDLRobust OLS (OLS, jossa robustit keskivirheet)Vankka kvantiiliregressioRobust RegressionRobust simple linear regressionRobustin aikasarja-analyysiRobust Weighted Least Squares (Robust WLS)S-estimaattori robustissa regressiossaNäennäisesti riippumattomat regressiot (SUR)Avaruudellinen Durbinin malli (SDM)Spatiaalinen virhemalli (SEM)Tilalagun malli (SAR / Autoregressiivinen tilamalli)Tilamallinen paneelidata (FE/RE)Tilastollinen regressio (spatiaalinen viive- ja spatiaalinen virhemalli)Sileän siirtymän autoregressiivinen (STAR) malliStokastinen rajatuotantofunktioanalyysi (SFA)Rakenteellisen muutoksen OLSJärjestelmä-GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)Häntäriskin mittarit (Odotettu alijäämä, spektraali, ekspektiili)Theil-Senin estimaattoriTheta-menetelmäKolmivaiheinen pienimmän neliösumman menetelmä (3SLS)KynnysregressioAikasarjojen regressiokertoimien aikavaihtelun malli (TVP-OLS)Tobit-sensuroitu regressiomalliTwo-Stage Least Squares (2SLS)Value-at-Risk (VaR) -takaisintestausVektorien autoregressiomalli (VAR-malli)Varianssin inflaatiokerroin (VIF)Vektorivirheenkorjausmalli (VECM)W-estimaattorin robusti regressio (Welsch / Tukey Bisquare)White'n testi heteroskedastisuudelleWild Bootstrap regressioinipäätelmien tekemiseen
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →