Нелинейный МНК (Нелинейный метод наименьших квадратов)
Нелинейный метод обычных наименьших квадратов (НОНК) оценивает регрессионные модели, в которых условная средняя функция нелинейна по параметрам. Подобно стандартному МОК, он минимизирует сумму квадратов остатков, но поскольку замкнутое решение отсутствует, оценщик находится путем итеративной численной оптимизации. При стандартных условиях регулярности НОНК является состоятельным и асимптотически нормальным.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Gallant, A. R. (1987). Nonlinear Statistical Models. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471802600
- Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Ordinary Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/nonlinear-ols
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)Статистика↔ сравнить
- Метод максимального правдоподобияСтатистика↔ сравнить
- Модель нелинейной авторегрессии с распределенным лагом (NARDL)Эконометрика↔ сравнить
- Нелинейный обобщенный метод наименьших квадратов (NGLS)Эконометрика↔ сравнить
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →