Dans tous les cas, la formule de l'estimateur MCO reste la même: ^β=(XTX) −1XTy; la seule différence réside dans la façon dont nous interprétons ce résultat.
Comment l'OLS est-il calculé ?
OLS: méthode des moindres carrés ordinaires
- Définir une différence entre la variable dépendante et son estimation:
- Equarrissez la différence:
- Sommation de toutes les données.
- Pour obtenir les paramètres qui rendent la somme de la différence au carré minimale, prenez la dérivée partielle de chaque paramètre et mettez-la sur zéro,
Qu'est-ce que l'estimateur des moindres carrés ordinaires ?
En statistiques, les moindres carrés ordinaires (MCO) ou les moindres carrés linéaires sont une méthode d'estimation des paramètres inconnus dans un modèle de régression linéaire. Cette méthode minimise la somme des distances verticales au carré entre les réponses observées dans l'ensemble de données et les réponses prédites par l'approximation linéaire.
Comment écrivez-vous une équation de régression OLS ?
L'équation de régression linéaire
L'équation a la forme Y=a + bX, où Y est la variable dépendante (c'est la variable qui va sur le Y), X est la variable indépendante (c'est-à-dire qu'elle est tracée sur l'axe X), b est la pente de la droite et a est l'ordonnée à l'origine.
Comment écrire une équation de droite de régression ?
Une droite de régression linéaire a une équation de la forme Y=a + bX, où X estla variable explicative et Y est la variable dépendante. La pente de la droite est b, et a est l'ordonnée à l'origine (la valeur de y lorsque x=0).
