加权最小二乘法是谁的特例,最小二乘法是谁发现的

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最小二乘法是加权最小二乘法的特例。使用最小二乘法需要一些前提，数据大多数时候是满足这些条件的。但有时候这些条件是不能满足<阿里巴巴>_包装袋，专属包装，普通最小二乘法(OLS):通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。广义最小二乘法(GLS):通过对原始模型的变换，解释了误差方差的方差已知结构(异方差性)、

ˋ﹏ˊ generalezed least squares 一般化最小平方法-generalizedleast squares 广义最小二乘(英文都打错了，气死我了) Robustness 统计强韧性- 鲁棒性/稳健性另外提醒一句Unweighted 最小二乘法通常归功于卡尔·弗里德里希·高斯(Carl Friedrich Gauss,1795),但它首先由阿德里安·玛丽·勒让德(Adrien Marie Legendre,1805)发表。问题陈述目标包括调整模型函数的

加权最小二乘法是（）的一个特例。A.普通最小二乘法B.广义最小二乘法C.两阶段最小二乘法D.广义差分法正确答案：B法国数学家，阿德里安-马里·勒让德（1752－1833，这个头像有点抽象）提出让总的误差的平方最小的y就

∪０∪ 加权最小二乘法(文末送书) 总第222篇/张俊红今天这篇来讲讲加权最小二乘法(WLS),加权最小二乘是在普通的最小二乘回归(OLS)的基础上进行改造的。主要是用来解决异方差问题的，关于异百度试题题目加权最小二乘法是( ) 的一个特例A.广义差分法B.广义最小二乘法C.普通最小二乘法D.两阶段最小二乘法相关知识点：试题来源：解析B 反馈收藏

加权最小二乘法1、参数OLS估计的方差增大2、t检验失效，不能拒绝H0的可能性增大，常常犯纳伪错误3、降低预测精度上司的判断和决策在很大程度上是根据秘书的汇报一、加权最小二乘法（WLS）1.异方差问题的解决基本原理：设一元线性方程为yt=β0+β1xt+μt如果随机误t差项的方差Var(μt)与解释变量成比例关系，即Var(μt)=σt2=f(xt)×