ScholarGate
Asisten
Regression model

Kuadrat Terkecil Umum (GLS)

Kuadrat Terkecil Umum (GLS) adalah estimator regresi linier yang memperluas kuadrat terkecil biasa untuk menangani situasi di mana suku galat berkorelasi atau memiliki varians non-konstan (heteroskedastisitas). Diperkenalkan oleh Alexander Craig Aitken pada tahun 1935, GLS mencapai Estimator Linier Tak Bias Terbaik (BLUE) di bawah struktur kovarians galat umum dengan menimbang observasi sesuai dengan presisinya, menyediakan jembatan teoretis antara OLS dan model campuran linier modern.

Terapkan dengan StatMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

+2 more

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Generalized Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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

Dirujuk oleh

ScholarGateGeneralized Least Squares (Generalized Least Squares Estimator). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/statistics/generalized-least-squares · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026