Kuasa Dua Terkecil Berwajaran (WLS)
Weighted Least Squares (WLS) ialah generalisasi regresi Ordinary Least Squares (OLS) yang memberikan setiap pemerhatian berat yang songsang berkadar dengan varians ralatnya, justeru mengurangkan pemberatan pada titik data varians tinggi dan meningkatkan pemberatan pada data yang tepat. Diperkenalkan dalam bentuk matriks umumnya oleh Alexander Craig Aitken pada tahun 1935, WLS ialah ubat kanonik apabila heteroskedastisitas hadir dan struktur varians ralat diketahui atau boleh dianggarkan dengan andal.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+5 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. (2012). Econometric Analysis (7th ed.). Pearson Education. ISBN: 978-0131395381
- Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-0470542811
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/statistics/weighted-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.
- Generalized Least Squares (GLS)Statistik↔ compare
- Kuasa Dua Terkecil Biasa (OLS)Statistik↔ compare
- Regresi RobustStatistik↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →