Обычные наименьшие квадраты
- Линейная регрессия — метод для оценки параметров модели на основе данных.
- Оценка наименьших квадратов (OLS) является наиболее распространенным методом линейной регрессии.
- OLS минимизирует сумму квадратов остатков между наблюдаемыми данными и предсказаниями модели.
- Геометрическая интерпретация OLS заключается в том, что вектор остатков ортогонален пространству столбцов X.
- OLS может быть рассмотрена как средневзвешенное значение линий, проходящих через комбинации любых двух точек в наборе данных.
- Оценка OLS идентична оценке максимального правдоподобия в предположении нормальности для условий ошибки.
- OLS также может рассматриваться как оценка GMM, вытекающая из текущих условий.
- Существует несколько фреймворков для использования модели линейной регрессии, каждая из которых приводит к одинаковым формулам и результатам.
- Допущения, применяемые для метода OLS, включают правильную спецификацию, строгую экзогенность, отсутствие линейной зависимости, гомоскедастичность и отсутствие автокорреляции.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.
Полный текст статьи: