Яка різниця між OLS і 2SLS?

2SLS використовує додаткову інформацію для обчислення асимптотично незміщених коефіцієнтів (тобто приблизно незміщених у великих вибірках), на відміну від коефіцієнтів OLS, які є зміщеними навіть у великих вибірках. МНК створить зміщені коефіцієнти, якщо будь-яка зі змінних x корелює з помилкою e.

Якщо вилучити ключове слово Estimator, найменші квадрати та звичайні найменші квадрати, що називаються LS та OLS відповідно, не те саме. LS набагато загальніший. Він складається з лінійних і нелінійних LS.

Зазвичай використовуваним методом лінійної регресії є метод найменших квадратів (LS). Є два типи LS: OLS (звичайні дані за методом найменших квадратів, які мають постійну невизначеність) і WLS (зважені дані за методом найменших квадратів, які мають різну невизначеність).

Мінімізація помилки. Метою МНК є знаходження значень коефіцієнтів (β0, β1, β2, …, βn), які мінімізують суму квадратів різниць між спостережуваними значеннями залежної змінної та значеннями, передбаченими моделлю. . Ось чому це називається «Металлами найменших квадратів».

МНК відноситься до методу оцінки. MLR стосується використання кількох (2+) предикторів. MLR часто виконується за допомогою OLS.

Звичайна регресія найменших квадратів (OLS)

1. метеорології, якщо потрібно передбачити температуру чи кількість опадів на основі зовнішніх факторів.
2. біології, якщо потрібно передбачити кількість особин, що залишилися у виді, залежно від кількості хижаків або життєвих ресурсів.