Minste kvadraters metode (OLS)
Minste kvadraters metode (OLS) er den kanoniske metoden for å estimere parametrene i en lineær regresjonsmodell ved å minimere summen av kvadrerte forskjeller mellom observerte og predikerte verdier. OLS ble først publisert av Adrien-Marie Legendre i 1805 og uavhengig utviklet av Carl Friedrich Gauss (som hevdet prioritet fra 1795), og OLS er beviselig optimal under Gauss-Markov-teoremet: gitt sine antakelser, gir den den beste lineære forventningsrette estimatoren (BLUE) for regresjonskoeffisientene.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Metodekart
Nabolaget av beslektede metoder — velg en node for å utforske.
Kilder
- 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 ↗
- Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Perthes & Besser, Hamburg. link ↗
- Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860
- Greene, W. H. (2018). Econometric Analysis (8th ed.). Pearson. ISBN: 978-0134461366
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Ordinary Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/no/statistics/ordinary-least-squares
Hvilken metode?
Sett denne metoden ved siden av sin nærmeste slektning og les dem side om side — biblioteket legger bøkene på bordet; valget er ditt.
- Generell minste kvadraters metode (GLS)Statistikk↔ sammenlign
- Instrumentelle variabler (IV) metode for kausal inferensHelseøkonomi↔ sammenlign
- Lasso-regresjonMaskinlæring↔ sammenlign
- Multippel lineær regresjonStatistikk↔ sammenlign
- Ridge RegressionMaskinlæring↔ sammenlign
- Robust regresjonStatistikk↔ sammenlign
- Enkel lineær regresjonStatistikk↔ sammenlign
- Vektet minste kvadraters metode (WLS)Statistikk↔ sammenlign
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →