Regression model
최소제곱법(OLS) 회귀
최소제곱법(Ordinary Least Squares)은 연속형 결과 변수를 예측 변수들의 선형 결합으로 설명하는 고전적인 선형 회귀 방법입니다. 이 방법은 잔차 제곱합을 최소화하여 계수를 추정하며, 가우스-마르코프 가정(Gauss-Markov assumptions) 하에서 이 추정량들은 최적선형불편추정량(BLUE)이 됩니다.
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출처
- Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860
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ScholarGate. (2026, June 1). Ordinary Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/ols-regression
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- 라쏘 회귀머신러닝↔ compare
- 로지스틱 회귀연구 통계↔ compare
- 패널 데이터 고정 효과 모형계량경제학↔ compare
- 조건부 분위수 회귀계량경제학↔ compare
- 릿지 회귀(Ridge Regression)머신러닝↔ compare
이 방법을 참조하는 항목
최소제곱법 이단계 회귀분석 (2SLS / IV)ARCH-LM 검정: 변동성 군집 분석ARDL 경계 검정 (Pesaran 경계 검정)ARFIMA: 분수 차분 ARMA 모형ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 모형증강 평균 그룹 (Augmented Mean Group, AMG) 추정량베이즈 선형 회귀베이즈 다중 선형 회귀베이지안 OLS (베이지안 일반 최소 제곱 회귀)베이지안 랜덤 효과 모형베이즈 회귀베이즈 로버스트 회귀베이즈 단순 선형 회귀베이지안 벡터 자기회귀 (BVAR)베타 회귀분석블랙-리터만 포트폴리오 모형블록 부트스트랩 (이동 블록 및 정상성)파탄점 분석브레우슈-고드프리 LM 검정 (Breusch-Godfrey LM Test for Serial Correlation)이분산성 검정 (Breusch-Pagan Test for Heteroskedasticity)자본자산가격결정모형(CAPM)인과관계 발견 알고리즘 (PC, FCI, LiNGAM)인과적 매개 분석 (자연 직접 효과 및 간접 효과)공통 상관 효과 평균 그룹(CCEMG) 추정량계산가능 일반균형 (CGE) 모형구조적 변화에 대한 Chow 검정군집 강건 표준 오차 (Cluster-Robust Standard Errors)조건 지수조건부 프로세스 분석 (조절된 매개)시계열 예측을 위한 Conformal Prediction간헐적 수요를 위한 크로스턴 방법이중차분법 (Diff-in-Diff)불연속 차이 설계 (Difference-in-Discontinuities Design)이중 강건 추정 (AIPW)자기상관에 대한 더빈-왓슨 검정동적 최소제곱추정량 (Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS) Estimator)엘라스틱 넷 회귀사건 연구 (CAR 및 BHAR)요인 위험 모형 (파마-프렌치, APT)요인 증강 벡터 자기회귀 (FAVAR)고정 효과 모형 (Fixed Effects Model)고정 효과 패널 모형FMOLS (Fully Modified OLS) 추정량푸리에 OLS (푸리에 증강 일반 최소제곱법)푸리에 WLS (Fourier Flexible Weighted Least Squares)감마 회귀 (GLM)GARCH 모형 (변동성 예측)일반화 선형 모형 (GLM)지리 가중 회귀 분석 (Geographically Weighted Regression, GWR)전역 공간 오차 모형 (SEM)일반화 적률법 (GMM) 추정그랜저 인과성 검정실현 변동성에 대한 HAR-RV 모형Hausman 명세 검정 (고정 효과 vs. 임의 효과)Heckman 표본 선택 모형 (Heckit / Tobit Type II)이분산성-강건 (HC) 표준 오차계층적 선형 모형 (HLM)허버 회귀과잉 제로를 갖는 계수 데이터에 대한 허들 모형영향력 진단 (쿡 거리, DFFITS, 레버리지)이자율 모형 (Vasicek, CIR, Nelson-Siegel)시계열 단절 분석 (Interrupted Time Series, ITS)잭나이프 재표본 추출크리깅 공간 보간법최소 중앙값 제곱합 (Least Median of Squares, LMS) 회귀분석최소 절사 제곱 (LTS) 회귀유동성 위험 모형 (Amihud, Roll, LOT)장기기억 모형 (ARFIMA, FIGARCH)M-Estimators (강건 회귀)중앙값 절대 편차 (MAD) 추정마르코프 정권 전환 모형 (MS-AR / MS-VAR)Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR)MM-추정량을 이용한 강건 회귀분석조절(상호작용) 분석다항 로지스틱 회귀다변량 복수 선형 회귀분석 (Multivariate Multiple Linear Regression)비선형 자기회귀 분산 시차 (NARDL) 모형음이항 회귀Newey-West HAC 표준 오차비선형 자기회귀 분산 시차 모형 (NARDL)비선형 최소제곱법 (Nonlinear Least Squares)비선형 가중 최소제곱법 (NWLS)분위수 회귀 (비모수 변형)순서형 로지스틱 회귀분석 (Ordered Logit/Probit)순서형 로지스틱 회귀순서형 로지스틱 회귀분석 (비례 오즈 모형)페어 트레이딩 (통계적 차익거래)패널 공적분 검정 (페드로니, 카오, 웨스터룬드)패널 데이터 고정 효과 모형패널 OLS (통합 최소제곱법)패널 단순 선형 회귀패널 벡터 자기회귀 (패널 VAR)포아송 및 음이항 회귀분석다항 회귀패널 데이터에서의 통합 최소제곱법주요 요인 위험 요소프로빗 회귀 모형Prophet조건부 분위수 회귀Ramsey RESET 검정: 함수 형태패널 데이터 랜덤 효과 모형Random Effects Panel Model피셔의 정확 무작위화 추론RANSAC 회귀금융 시계열을 위한 마르코프 회귀 전환 모형회귀 불연속 설계(Regression Discontinuity Design, RDD)회귀 불연속성 설계 (RDD)회귀 킹크 설계 (RKD)강건 ANOVA (Welch 및 절사 평균)강건 상관관계 (스피어만, 켄달, 그리고 바이웨이트)강건 일반화 최소제곱법 (Robust GLS)강건 하우즈만 모형 적합성 검정 (Robust Hausman Specification Test)강건 로지스틱 회귀강건 선형 혼합 효과 모형강건 다중 선형 회귀강건 비선형 자기회귀 분산 시차 (Robust NARDL) 모형강건 OLS (강건 표준 오차를 사용한 OLS)강건 분위수 회귀Robust Regression강건 단순 선형 회귀강건 시계열 분석강건 가중 최소제곱법 (Robust WLS)S-Estimator겉보기에는 관련 없어 보이는 회귀(SUR)공간 더빈 모형(SDM)공간 오차 모형(SEM)공간 시차 모형 (SAR / 공간 자기회귀)공간 패널 데이터 모형 (고정효과/확률효과)공간 회귀분석 (공간 시차 및 공간 오차 모형)평활 전환 자기회귀 (STAR) 모형확률적 생산가능곡선 분석 (SFA)구조적 단절 OLS시스템 GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)꼬리 위험 측정 지표 (기대 손실, 스펙트럼, 익스펙타일)테일-센 추정량세타 방법(The Theta Method)3단계 최소제곱법 (3SLS)임계 회귀시변 모수 OLS (TVP-OLS)Tobit 절단 회귀 모형내생적 회귀변수에 대한 도구변수(IV/2SLS) 2단계 최소제곱법VaR 백테스팅Vector Autoregression (VAR) Model분산팽창계수(VIF)벡터 오차 수정 모형 (VECM)W-추정량 로버스트 회귀 (Welsch / Tukey Bisquare)White 이분산성 검정회귀 추론을 위한 와일드 부트스트랩