Mínimos Quadrados Ordinários (MQO)
Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) é o método canônico para estimar os parâmetros de um modelo de regressão linear, minimizando a soma das diferenças quadráticas entre os valores observados e preditos. Publicado pela primeira vez por Adrien-Marie Legendre em 1805 e desenvolvido independentemente por Carl Friedrich Gauss (que reivindicou a prioridade desde 1795), o MQO é comprovadamente ótimo sob o teorema de Gauss-Markov: dadas as suas suposições, ele produz o Melhor Estimador Linear Não Viesado (MELN) dos coeficientes de regressão.
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Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Ordinary Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/ordinary-least-squares
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