Ordinary Least Squares (OLS)
Ordinary Least Squares (OLS) คือวิธีการมาตรฐานสำหรับการประมาณค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น โดยการลดค่าผลรวมของกำลังสองของความแตกต่างระหว่างค่าที่สังเกตได้และค่าที่ทำนาย OLS ได้รับการตีพิมพ์ครั้งแรกโดย Adrien-Marie Legendre ในปี 1805 และพัฒนาโดย Carl Friedrich Gauss อย่างอิสระ (ผู้ซึ่งอ้างสิทธิ์ในการพัฒนาตั้งแต่ปี 1795) OLS มีประสิทธิภาพสูงสุดตามทฤษฎีบทของ Gauss-Markov: ภายใต้ข้อสมมติฐาน OLS จะให้ค่าประมาณที่ดีที่สุดแบบไม่เอนเอียงเชิงเส้น (Best Linear Unbiased Estimator - BLUE) ของสัมประสิทธิ์การถดถอย
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Ordinary Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/th/statistics/ordinary-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.
- กำลังสองน้อยที่สุดแบบทั่วไป (Generalized Least Squares - GLS)สถิติศาสตร์↔ compare
- วิธีการตัวแปรเครื่องมือ (IV) สำหรับการอนุมานเชิงสาเหตุเศรษฐศาสตร์สุขภาพ↔ compare
- Lasso Regressionการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- การถดถอยเชิงเส้นพหุสถิติศาสตร์↔ compare
- Ridge Regressionการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- การถดถอยแบบทนทานสถิติศาสตร์↔ compare
- การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายสถิติศาสตร์↔ compare
- การวิเคราะห์กำลังสองน้อยที่สุดแบบถ่วงน้ำหนัก (WLS)สถิติศาสตร์↔ compare