Mínimos Quadrados Generalizados (MQG)
Mínimos Quadrados Generalizados (MQG) é um estimador de regressão linear que estende os mínimos quadrados ordinários para lidar com situações onde os termos de erro são correlacionados ou têm variância não constante (heterocedasticidade). Introduzido por Alexander Craig Aitken em 1935, o MQG alcança o Melhor Estimador Linear Não Viesado (MELN) sob uma estrutura geral de covariância de erro, ponderando as observações de acordo com sua precisão, fornecendo uma ponte teórica entre MQO e modelos lineares mistos modernos.
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Fontes
- 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. (2003). Econometric Analysis (5th ed.). Prentice Hall. ISBN: 978-0131108493
- Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Generalized Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/generalized-least-squares
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- Regressão por Mínimos Quadrados em Dois Estágios (MQ2E / IV)Econometria↔ comparar
- Mínimos Quadrados Ordinários (MQO)Estatística↔ comparar
- Mínimos Quadrados Ponderados (WLS)Estatística↔ comparar
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