Ordinary Least Squares (OLS)
Ordinary Least Squares (OLS) là phương pháp kinh điển để ước lượng các tham số của mô hình hồi quy tuyến tính bằng cách tối thiểu hóa tổng bình phương sai khác giữa giá trị quan sát và giá trị dự đoán. Lần đầu được công bố bởi Adrien-Marie Legendre vào năm 1805 và được Carl Friedrich Gauss phát triển độc lập (người tuyên bố đã có từ năm 1795), OLS được chứng minh là tối ưu theo định lý Gauss-Markov: với các giả định của nó, nó mang lại Ước lượng Tuyến tính Tốt nhất Không chệch (BLUE) của các hệ số hồi quy.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Ordinary Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Generalized Least Squares (GLS)Thống kê↔ compare
- Phương pháp Biến Công cụ (IV) cho Suy luận Nhân quảKinh tế học y tế↔ compare
- Hồi quy LassoHọc máy↔ compare
- Hồi quy tuyến tính bộiThống kê↔ compare
- Ridge RegressionHọc máy↔ compare
- Hồi quy mạnh mẽThống kê↔ compare
- Hồi quy tuyến tính đơn giảnThống kê↔ compare
- Bình phương tối thiểu có trọng số (WLS)Thống kê↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →