ScholarGate
Pembantu
Regression model

Kuasa Dua Terkecil Biasa (OLS)

Kuasa Dua Terkecil Biasa (OLS) ialah kaedah kanonik untuk menganggarkan parameter model regresi linear dengan meminimumkan jumlah perbezaan kuasa dua antara nilai yang diperhatikan dan yang diramalkan. Pertama kali diterbitkan oleh Adrien-Marie Legendre pada tahun 1805 dan dibangunkan secara bebas oleh Carl Friedrich Gauss (yang mendakwa keutamaan sejak 1795), OLS terbukti optimum di bawah teorem Gauss-Markov: berdasarkan andaiannya, ia menghasilkan Penganggar Linear Terbaik Tidak Bias (BLUE) bagi pekali regresi.

Terapkan dengan StatMindTidak lama lagiVideoTidak lama lagiDownload slides

Baca kaedah sepenuhnya

Ahli sahaja

Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.

Log masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. Legendre, A.-M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Firmin Didot, Paris. [Appendix: Sur la Méthode des moindres quarrés, pp. 72–80.] link
  2. Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Perthes & Besser, Hamburg. link
  3. Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860
  4. Greene, W. H. (2018). Econometric Analysis (8th ed.). Pearson. ISBN: 978-0134461366

Cara memetik halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Ordinary Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/statistics/ordinary-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.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateOrdinary Least Squares (Ordinary Least Squares Regression). Dicapai 2026-06-15 daripada https://scholargate.app/ms/statistics/ordinary-least-squares · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026