Generalized Least Squares (GLS)
Generalized Least Squares (GLS) ialah penganggar regresi linear yang melanjutkan kaedah kuasa dua terkecil biasa (ordinary least squares) untuk mengendalikan situasi di mana ralat mempunyai korelasi atau varians yang tidak malar (heteroskedastisitas). Diperkenalkan oleh Alexander Craig Aitken pada tahun 1935, GLS mencapai Penganggar Tak Bias Terbaik (Best Linear Unbiased Estimator - BLUE) di bawah struktur kovarians ralat am dengan memberat cerapan mengikut ketepatannya, menyediakan jambatan teori antara OLS dan model campuran linear moden.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Sumber
- 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
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Generalized Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/statistics/generalized-least-squares
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.
- Regresi Kuasa Dua Terkecil Dua Peringkat (2SLS / IV)Ekonometrik↔ compare
- Kuasa Dua Terkecil Biasa (OLS)Statistik↔ compare
- Kuasa Dua Terkecil Berwajaran (WLS)Statistik↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →