Regression model
加重最小二乗法 (WLS)
加重最小二乗法（WLS）は、通常の最小二乗法（OLS）回帰を一般化したもので、各観測値にその誤差分散に反比例する重みを割り当てることにより、高分散のデータ点を軽視し、精密なデータ点を重視します。1935年にアレクサンダー・クレイグ・エイトキンによって一般行列形式で導入されたWLSは、異質分散が存在し、誤差分散構造が既知または信頼性高く推定できる場合の標準的な解決策です。
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出典
- 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 ↗
- Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis (7th ed.). Pearson Education. ISBN: 978-0131395381
- Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-0470542811
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/weighted-least-squares
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