ScholarGate
עוזר
Regression model

ריבועים פחותים משוקללים (WLS)

ריבועים פחותים משוקללים (WLS) היא הכללה של רגרסיית ריבועים פחותים רגילים (OLS) המקצה לכל תצפית משקל ביחס הפוך לשונות השגיאה שלה, ובכך מפחיתה את משקלן של נקודות נתונים בעלות שונות גבוהה ומגדילה את משקלן של נקודות מדויקות. WLS, שהוצגה בצורתה המטריציונית הכללית על ידי אלכסנדר קרייג אייטקן בשנת 1935, היא הפתרון הקנוני כאשר קיימת הטרוסקדסטיות ומבנה שונות השגיאה ידוע או ניתן לאמידה באופן מהימן.

יישום עם StatMindבקרובוידאובקרובהורדת מצגת

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

מפת שיטות

סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.

עוד 5+

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

איזו שיטה?

הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.

השוואה זה לצד זה

מאוזכר על ידי

ScholarGateWeighted Least Squares (Weighted Least Squares Regression). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/statistics/weighted-least-squares · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026