Regression model

กำลังสองน้อยที่สุดแบบทั่วไป (Generalized Least Squares - GLS)

กำลังสองน้อยที่สุดแบบทั่วไป (GLS) เป็นตัวประมาณค่าการถดถอยเชิงเส้นที่ขยายการประมาณค่ากำลังสองน้อยที่สุดธรรมดา (Ordinary Least Squares - OLS) เพื่อจัดการกับสถานการณ์ที่เทอมความคลาดเคลื่อนมีความสัมพันธ์กันหรือมีความแปรปรวนไม่คงที่ (heteroscedasticity) GLS ซึ่งริเริ่มโดย Alexander Craig Aitken ในปี 1935 บรรลุถึงตัวประมาณค่าที่ดีที่สุดเชิงเส้นไม่เอนเอียง (Best Linear Unbiased Estimator - BLUE) ภายใต้โครงสร้างความแปรปรวนร่วมของความคลาดเคลื่อนทั่วไป โดยการถ่วงน้ำหนักการสังเกตตามความแม่นยำของมัน ซึ่งเป็นสะพานเชื่อมทางทฤษฎีระหว่าง OLS และแบบจำลองเชิงเส้นผสม (linear mixed models) ที่ทันสมัย

นำไปใช้ด้วย StatMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+2 more

แหล่งอ้างอิง

  1. 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
  2. Greene, W. H. (2003). Econometric Analysis (5th ed.). Prentice Hall. ISBN: 978-0131108493
  3. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Generalized Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/th/statistics/generalized-least-squares

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateGeneralized Least Squares (Generalized Least Squares Estimator). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/statistics/generalized-least-squares · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026