Բոլոր դեպքերում OLS գնահատողի բանաձևը մնում է նույնը. ^β=(XTX) −1XTy; միակ տարբերությունն այն է, թե ինչպես ենք մենք մեկնաբանում այս արդյունքը:
Ինչպե՞ս է հաշվարկվում OLS-ը:
OLS. սովորական նվազագույն քառակուսի մեթոդ
- Սահմանել տարբերություն կախված փոփոխականի և դրա գնահատման միջև՝
- Քառակուսի տարբերությունը՝
- Վերցրեք բոլոր տվյալների ամփոփումը:
- Ստանալու այն պարամետրերը, որոնցով քառակուսի տարբերության գումարը դառնում է նվազագույն, յուրաքանչյուր պարամետրի համար վերցրեք մասնակի ածանցյալ և հավասարեցրեք այն զրոյի,
Ո՞րն է սովորական նվազագույն քառակուսի գնահատիչը:
Վիճակագրության մեջ սովորական նվազագույն քառակուսիները (OLS) կամ գծային նվազագույն քառակուսիները մեթոդ են գծային ռեգրեսիայի մոդելում անհայտ պարամետրերի գնահատման համար: Այս մեթոդը նվազագույնի է հասցնում տվյալների շտեմարանում դիտարկվող պատասխանների և գծային մոտավորմամբ կանխատեսված պատասխանների միջև քառակուսի ուղղահայաց հեռավորությունների գումարը:
Ինչպե՞ս եք գրում OLS ռեգրեսիայի հավասարումը:
Գծային ռեգրեսիայի հավասարում
Հավասարումն ունի ձև Y=a + bX, որտեղ Y-ը կախված փոփոխականն է (դա այն փոփոխականն է, որը գնում է Y-ի վրա: առանցքը), X-ը անկախ փոփոխականն է (այսինքն՝ այն գծագրված է X առանցքի վրա), b-ը գծի թեքությունն է, իսկ a-ն՝ y-հատումը։
Ինչպե՞ս եք գրում ռեգրեսիոն գծի հավասարումը:
Գծային ռեգրեսիոն ուղիղ ունի ձևի հավասարում Y=a + bX, որտեղ X-ըբացատրական փոփոխականը, իսկ Y-ը կախյալ փոփոխականն է: Գծի թեքությունը b է, իսկ a-ն հատումն է (y-ի արժեքը, երբ x=0):
