ScholarGate
Asszisztens
Regression model

Általánosított legkisebb négyzetek (GLS)

Az általánosított legkisebb négyzetek (GLS) egy lineáris regressziós becslő, amely a közönséges legkisebb négyzetek módszerét kiterjeszti olyan esetek kezelésére, amikor a hibatagok korreláltak vagy nem állandó szórásúak (heteroszkedaszticitás). Az Alexander Craig Aitken által 1935-ben bevezetett GLS a legjobb lineáris torzítatlan becslést (BLUE) éri el egy általános hibakovariancia-struktúra mellett azáltal, hogy a megfigyeléseket pontosságuk szerint súlyozza, elméleti hidat képezve az OLS és a modern lineáris vegyes modellek között.

Alkalmazás ezzel: StatMindHamarosanVideóHamarosanDiák letöltése

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

+2 további

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett

Hivatkozik rá

ScholarGateGeneralized Least Squares (Generalized Least Squares Estimator). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/statistics/generalized-least-squares · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026