השוואת שיטות
סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.
| OLS לא-לינארי (ריבועים פחותים רגילים לא-לינאריים)× | רגרסיית ריבועים פחותים רגילים (OLS)× | |
|---|---|---|
| תחום | אקונומטריקה | אקונומטריקה |
| משפחה | Regression model | Regression model |
| שנת המקור≠ | 1974–1987 | 2019 |
| הוגה השיטה≠ | Gallant (1987); Wooldridge (2010) for econometric treatment | Wooldridge (textbook treatment); classical least squares |
| סוג≠ | Nonlinear regression estimator | Linear regression |
| מקור מכונן≠ | Gallant, A. R. (1987). Nonlinear Statistical Models. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471802600 | Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860 |
| כינויים | nonlinear least squares, NLS, NLLS, nonlinear regression | ordinary least squares, classical linear regression, linear regression, en küçük kareler regresyonu |
| קשורות | 5 | 5 |
| 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. | Ordinary Least Squares is the classical linear regression method that explains a continuous outcome as a linear combination of predictors. It estimates the coefficients by minimising the sum of squared residuals, and under the Gauss-Markov assumptions these estimates are the best linear unbiased estimator (BLUE). |
| ScholarGateמערך נתונים ↗ |
|
|