Ordinary Least Squares
Ordinary Least Squares (OLS) is the canonical method for estimating the parameters of a linear regression model by minimizing the sum of squared differences between observed and predicted values. First published by Adrien-Marie Legendre in 1805 and independently developed by Carl Friedrich Gauss (who claimed priority from 1795), OLS is provably optimal under the Gauss-Markov theorem: given its assumptions, it yields the Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) of the regression coefficients.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- 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.] · URL
- Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Perthes & Besser, Hamburg. · URL
- 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
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.