Generalized Least Squares (GLS) Robust (Robust GLS)
Robust GLS memperluas Generalized Least Squares klasik dengan memasangkan estimasi koefisien GLS dengan standar error yang konsisten terhadap heteroskedastisitas dan autokorelasi (HAC), atau dengan menggunakan M-estimasi dalam kerangka GLS. Metode ini mengoreksi kesalahan non-sferisitas — heteroskedastisitas, autokorelasi, atau keduanya — sekaligus melindungi inferensi dari kesalahan spesifikasi struktur kovarians error.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis (7th ed.). Pearson. Chapter 9: The Generalized Regression Model and Heteroscedasticity. ISBN: 978-0131395381
- White, H. (1980). A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817-838. DOI: 10.2307/1912934 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Generalized Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/robust-gls
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.
- Kuadrat Terkecil Umum (GLS)Statistika↔ compare
- Regresi Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Squares - OLS)Ekonometrika↔ compare
- Generalized Least Squares Panel (Panel GLS)Ekonometrika↔ compare
- OLS Robust (OLS dengan Galat Standar Robust)Ekonometrika↔ compare
- Kuadrat Terkecil Tertimbang (WLS)Statistika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →