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OLS是ordinary least square的简称,意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值,使上式的离差平方和Q达极小。式中每个平方项的权数相同,是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差、不相关的条件下,普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。
用这种方法可以算出计量模型中的参数,它是计量经济学中最基本,也是用的最多的方法。计算很复杂,你只要把原理搞清楚就可以了。现在都是将数据输入软件,由程序来计算的。
如果我没有记错的话,这是数学家高斯发明的方法,距今将近两百年历史,这个过程后来经过很多数学家改进。当然也有其局限性,当代的数学家又发明了一些新方法,比OLS要复杂很多。
用这种方法可以算出计量模型中的参数,它是计量经济学中最基本,也是用的最多的方法。计算很复杂,你只要把原理搞清楚就可以了。现在都是将数据输入软件,由程序来计算的。
如果我没有记错的话,这是数学家高斯发明的方法,距今将近两百年历史,这个过程后来经过很多数学家改进。当然也有其局限性,当代的数学家又发明了一些新方法,比OLS要复杂很多。
最新回答共有2条回答
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2026-04-08 00:16:53满意的短靴
回复OLS是ordinary least square的简称,意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值,使上式的离差平方和Q达极小。式中每个平方项的权数相同,是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差、不相关的条件下,普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。用这种方法可以算出计量模型中的参数,它是计量经济学中最基本,也是用的最多的方法。计算很复杂,你只要把原理搞清楚就可以了。现在都是将数据输入软件,由程序来计算的。如果我没有记错的话,这是数学家高斯发明的方法,距今将近两百年历史,这个过程后来经过很多数学家改进。当然也有其局限性,当代的数学家又发明了一些新方法,比OLS要复杂很多。
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