Regression model

Opća metoda najmanjih kvadrata (GLS)

Opća metoda najmanjih kvadrata (GLS) je procjenitelj linearne regresije koji proširuje običnu metodu najmanjih kvadrata (OLS) kako bi obuhvatio situacije u kojima su članovi pogreške korelirani ili imaju nedosljednu varijancu (heteroscedastičnost). Uvedena od strane Alexandera Craiga Aitkena 1935. godine, GLS postiže najbolji linearni nepristrani procjenitelj (BLUE) pod općom strukturom kovarijance pogrešaka ponderiranjem opažanja prema njihovoj preciznosti, pružajući teorijski most između OLS-a i modernih linearnih mješovitih modela.

Primijenite uz StatMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+2 more

Izvori

  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. (2003). Econometric Analysis (5th ed.). Prentice Hall. ISBN: 978-0131108493
  3. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Generalized Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/statistics/generalized-least-squares

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citirana u

ScholarGateGeneralized Least Squares (Generalized Least Squares Estimator). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/statistics/generalized-least-squares · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026