ფორმულა ols estimator-ისთვის?

2025 ავტორი: Elizabeth Oswald | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2025-01-23 15:51

ყველა შემთხვევაში OLS შემფასებლის ფორმულა იგივე რჩება: ^{^}β=(X^TX) ⁻¹X^Ty; განსხვავება მხოლოდ ისაა, თუ როგორ განვიხილავთ ამ შედეგს.

როგორ გამოითვლება OLS?

OLS: ჩვეულებრივი უმცირესი კვადრატის მეთოდი

1. დააყენეთ განსხვავება დამოკიდებულ ცვლადსა და მის შეფასებას შორის:
2. სხვაობის კვადრატი:
3. მიიღეთ შეჯამება ყველა მონაცემისთვის.
4. იმ პარამეტრების მისაღებად, რომლებიც კვადრატული სხვაობის ჯამს მინიმალურს ხდის, აიღეთ თითოეული პარამეტრის ნაწილობრივი წარმოებული და გაათანაბრეთ იგი ნულთან,

რა არის ჩვეულებრივი უმცირესი კვადრატის შემფასებელი?

სტატისტიკაში, ჩვეულებრივი უმცირესი კვადრატები (OLS) ან წრფივი უმცირესი კვადრატები არის მეთოდი უცნობი პარამეტრების შესაფასებლად ხაზოვანი რეგრესიის მოდელში. ეს მეთოდი ამცირებს კვადრატული ვერტიკალური მანძილების ჯამს მონაცემთა ნაკრებში დაკვირვებულ პასუხებსა და წრფივი მიახლოებით ნაწინასწარმეტყველებ პასუხებს შორის.

როგორ წერთ OLS რეგრესიის განტოლებას?

წრფივი რეგრესიის განტოლება

განტოლებას აქვს ფორმა Y=a + bX, სადაც Y არის დამოკიდებული ცვლადი (ეს არის ცვლადი, რომელიც მიდის Y-ზე ღერძი), X არის დამოუკიდებელი ცვლადი (ანუ ის გამოსახულია X ღერძზე), b არის წრფის დახრილობა და a არის y-კვეთა.

როგორ წერთ რეგრესიის ხაზის განტოლებას?

წრფივი რეგრესიის წრფეს აქვს ფორმის Y=a + bX განტოლება, სადაც X არისგანმარტებითი ცვლადი და Y არის დამოკიდებული ცვლადი. წრფის დახრილობა არის b და a არის კვეთა (y-ის მნიშვნელობა, როდესაც x=0).