Nelineārā svērtā mazāko kvadrātu metode (NWLS)
Nelineārā svērtā mazāko kvadrātu metode (NWLS) apvieno nelineārās regresijas elastību ar novērojumu līmeņa svaru dispersiju stabilizējošo spēju. Tā minimizē svērto kvadrātisko atlikumu summu ap lietotāja norādītu nelineāru vidējo funkciju, padarot to par izvēles metodi, ja sakarība ir pēc būtības nelineāra un kļūdu dispersija atšķiras starp novērojumiem.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- Greene, W. H. (2018). Econometric Analysis (8th ed.). Pearson Education. ISBN: 978-0134461366
- Bates, D. M., & Watts, D. G. (1988). Nonlinear Regression Analysis and Its Applications. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471816430
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Weighted Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/nonlinear-wls
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Vispārīgais mazāko kvadrātu metodes (GLS) novērtētājsStatistika↔ salīdzināt
- Parastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaEkonometrija↔ salīdzināt
- Svērto mazāko kvadrātu metode (WLS)Statistika↔ salīdzināt
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →