ScholarGate
Asystent
Regression model

Zwykła metoda najmniejszych kwadratów (OLS)

Zwykła metoda najmniejszych kwadratów (OLS) jest kanoniczną metodą estymacji parametrów modelu regresji liniowej poprzez minimalizację sumy kwadratów różnic między obserwowanymi i przewidywanymi wartościami. OLS, opublikowana po raz pierwszy przez Adriena-Marie Legendre'a w 1805 r. i niezależnie rozwinięta przez Carla Friedricha Gaussa (który twierdził, że znał ją od 1795 r.), jest na mocy twierdzenia Gaussa-Markowa optymalna: przy spełnieniu jej założeń, daje najlepszy liniowy nieobciążony estymator (BLUE) współczynników regresji.

Zastosuj w StatMindWkrótceWideoWkrótcePobierz slajdy

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Mapa metod

Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

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

Która metoda?

Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.

Porównaj obok siebie

Cytowana przez

ScholarGateOrdinary Least Squares (Ordinary Least Squares Regression). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/statistics/ordinary-least-squares · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026