השוואת שיטות
סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.
| OLS לא-לינארי (ריבועים פחותים רגילים לא-לינאריים)× | ריבועים פחותים מוכללים לא לינאריים (NGLS)× | |
|---|---|---|
| תחום | אקונומטריקה | אקונומטריקה |
| משפחה | Regression model | Regression model |
| שנת המקור≠ | 1974–1987 | 1975 |
| הוגה השיטה≠ | Gallant (1987); Wooldridge (2010) for econometric treatment | Gallant (1975); extended by Davidson & MacKinnon |
| סוג≠ | Nonlinear regression estimator | Nonlinear estimator |
| מקור מכונן≠ | Gallant, A. R. (1987). Nonlinear Statistical Models. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471802600 | Gallant, A. R. (1987). Nonlinear Statistical Models. Wiley. ISBN: 978-0471802600 |
| כינויים | nonlinear least squares, NLS, NLLS, nonlinear regression | NGLS, nonlinear generalized least squares, feasible nonlinear GLS, FNGLS |
| קשורות≠ | 5 | 2 |
| תקציר≠ | Nonlinear Ordinary Least Squares (NLS) estimates regression models in which the conditional mean function is nonlinear in the parameters. Like standard OLS it minimises the sum of squared residuals, but because no closed-form solution exists the estimator is found by iterative numerical optimisation. Under standard regularity conditions NLS is consistent and asymptotically normal. | Nonlinear Generalized Least Squares extends the classical GLS framework to regression models where the mean function is nonlinear in the parameters. It accounts for non-spherical errors — heteroscedasticity or autocorrelation — by pre-weighting the nonlinear objective with an estimated error covariance matrix, yielding consistent and asymptotically efficient estimates. |
| ScholarGateמערך נתונים ↗ |
|
|