Regression model

Painotettu pienimmän neliösumman menetelmä (WLS)

Painotettu pienimmän neliösumman menetelmä (WLS) on tavallisen pienimmän neliösumman menetelmän (OLS) regressiomallin yleistys, jossa kuhunkin havaintoon liitetään paino, joka on kääntäen verrannollinen sen virhevarianssiin. Näin vähennetään suurivariaatioisten datapisteiden vaikutusta ja lisätään tarkkojen datapisteiden vaikutusta. Alexander Craig Aitken esitteli sen yleisessä matriisimuodossa vuonna 1935. WLS on kanoninen ratkaisu heteroskedastisuuden esiintyessä, kun virhevarianssin rakenne tunnetaan tai se voidaan luotettavasti estimoida.

Sovella työkalulla StatMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

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

+5 more

Lähteet

  1. 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
  2. Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis (7th ed.). Pearson Education. ISBN: 978-0131395381
  3. Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-0470542811

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/statistics/weighted-least-squares

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

Tähän viittaavat

ScholarGateWeighted Least Squares (Weighted Least Squares Regression). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/statistics/weighted-least-squares · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026