Ordinary Least Squares
Ordinary Least Squares (OLS) is the canonical method for estimating the parameters of a linear regression model by minimizing the sum of squared differences between observed and predicted values. First published by Adrien-Marie Legendre in 1805 and independently developed by Carl Friedrich Gauss (who claimed priority from 1795), OLS is provably optimal under the Gauss-Markov theorem: given its assumptions, it yields the Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) of the regression coefficients.
स्रोत रिकॉर्ड
विधियों के स्रोत रिकॉर्ड से उद्धरण शब्दशः कॉपी किए गए हैं। इनसे किसी भी दावे-स्तरीय सत्यापन का अनुमान नहीं लगाया गया है।
- 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.] · URL
- Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Perthes & Besser, Hamburg. · URL
- 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
क्यूरेटेड दावे
साक्ष्य लेज़र में दावे बने हुए हैं, प्रत्येक का अपना मूल्यांकन है।
जब लेज़र में कोई दावा नहीं होता है तो यह दृश्य दावा मूल्यांकन का आविष्कार नहीं करता है।
संबंधित विधियाँ
विधि ग्राफ़ से उत्पन्न और मशीन-अनुशंसित संबंध के रूप में दिखाए गए हैं — किसी भी साक्ष्य दावे का अनुमान नहीं लगाया गया है।