Regression model
일반화 최소제곱법 (GLS)
일반화 최소제곱법(Generalized Least Squares, GLS)은 오차항이 상관되어 있거나 등분산성을 만족하지 못하는(이분산성) 상황을 다루기 위해 일반 최소제곱법(ordinary least squares)을 확장한 선형 회귀 추정량입니다. 1935년 Alexander Craig Aitken이 소개한 GLS는 일반적인 오차 공분산 구조 하에서 최적 선형 불편 추정량(Best Linear Unbiased Estimator, BLUE)을 달성하며, 관측치들을 그 정밀도에 따라 가중치를 부여함으로써 OLS와 현대 선형 혼합 모형(linear mixed models) 간의 이론적 다리를 놓습니다.
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출처
- 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. (2003). Econometric Analysis (5th ed.). Prentice Hall. ISBN: 978-0131108493
- Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586
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ScholarGate. (2026, June 3). Generalized Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/generalized-least-squares
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- 최소제곱법 이단계 회귀분석 (2SLS / IV)계량경제학↔ compare
- 최소제곱법 (Ordinary Least Squares, OLS)통계학↔ compare
- 가중 최소 제곱법 (Weighted Least Squares, WLS)통계학↔ compare