Šķietami nesaistītas regresijas (SUR)
Šķietami nesaistītas regresijas, ko 1962. gadā ieviesa Arnolds Celners, ir sistēmas regresijas metode, kas vienlaicīgi novērtē vairākas lineāras vienādojumus, kad to kļūdu locekļi ir savstarpēji saistīti starp vienādojumiem. Izmantojot šo korelāciju starp vienādojumiem, izmantojot vispārināto mazāko kvadrātu metodi, tā ir efektīvāka nekā katra vienādojuma novērtēšana atsevišķi, izmantojot OLS.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Zellner, A. (1962). An Efficient Method of Estimating Seemingly Unrelated Regressions and Tests for Aggregation Bias. Journal of the American Statistical Association, 57(298), 348-368. DOI: 10.1080/01621459.1962.10480664 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Seemingly Unrelated Regressions (SUR). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/seemingly-unrelated-regression
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.
- Divpakāju mazāko kvadrātu (2SLS / IV) regresijaEkonometrija↔ compare
- Parastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaEkonometrija↔ compare
- Fiksēto efektu paneļa datu modelisEkonometrija↔ compare
- System GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)Ekonometrija↔ compare
- Trīspakāpju mazāko kvadrātu metode (3SLS)Ekonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →