Moindres carrés ordinaires non linéaires (MCO non linéaires)
Les estimations par moindres carrés ordinaires non linéaires (MCO non linéaires) ajustent des modèles de régression dans lesquels la fonction de moyenne conditionnelle est non linéaire par rapport aux paramètres. Comme les MCO standard, elles minimisent la somme des carrés des résidus, mais comme il n'existe pas de solution analytique, l'estimateur est trouvé par optimisation numérique itérative. Dans des conditions de régularité standard, les MCO non linéaires sont cohérents et asymptotiquement normaux.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sources
- Gallant, A. R. (1987). Nonlinear Statistical Models. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471802600
- Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Ordinary Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/nonlinear-ols
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.
- Moindres Carrés Généralisés (MCG)Statistique↔ compare
- Estimation par maximum de vraisemblanceStatistique↔ compare
- Modèle ARDL non linéaire (NARDL)Économétrie↔ compare
- Moindres Carrés Généralisés Non Linéaires (MCGNL)Économétrie↔ compare
- Régression par Moindres Carrés Ordinaires (MCO)Économétrie↔ compare
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →