Moindres Carrés Ordinaires (MCO)
La méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) est la méthode canonique pour estimer les paramètres d'un modèle de régression linéaire en minimisant la somme des carrés des différences entre les valeurs observées et prédites. Publiée pour la première fois par Adrien-Marie Legendre en 1805 et développée indépendamment par Carl Friedrich Gauss (qui revendiquait la priorité depuis 1795), la méthode MCO est prouvée optimale selon le théorème de Gauss-Markov : sous ses hypothèses, elle fournit le Meilleur Estimateur Linéaire Sans Biais (BLUE) des coefficients de régression.
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Sources
- 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 ↗
- Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Perthes & Besser, Hamburg. link ↗
- Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860
- Greene, W. H. (2018). Econometric Analysis (8th ed.). Pearson. ISBN: 978-0134461366
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Ordinary Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/ordinary-least-squares
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