Sa lahat ng sitwasyon ang formula para sa OLS estimator ay nananatiling pareho: ^β=(XTX) −1XTy; ang pagkakaiba lang ay sa kung paano namin binibigyang kahulugan ang resultang ito.
Paano kinakalkula ang OLS?
OLS: Ordinary Least Square Method
- Magtakda ng pagkakaiba sa pagitan ng dependent variable at pagtatantya nito:
- Kuwadrado ang pagkakaiba:
- Kumuha ng kabuuan para sa lahat ng data.
- Para makuha ang mga parameter na ginagawang minimum ang kabuuan ng square difference, kumuha ng partial derivative para sa bawat parameter at itumbas ito sa zero,
Ano ang ordinaryong least square estimator?
Sa mga istatistika, ang ordinaryong least squares (OLS) o linear least squares ay isang paraan para sa pagtantya ng hindi alam na mga parameter sa isang linear regression model. Pinaliit ng paraang ito ang kabuuan ng mga squared vertical na distansya sa pagitan ng mga naobserbahang tugon sa dataset at ang mga tugon na hinulaang ng linear approximation.
Paano ka magsusulat ng OLS regression equation?
The Linear Regression Equation
Ang equation ay may form Y=a + bX, kung saan ang Y ang dependent variable (iyan ang variable na napupunta sa Y axis), ang X ay ang independent variable (i.e. ito ay naka-plot sa X axis), ang b ay ang slope ng linya at ang a ay ang y-intercept.
Paano ka magsusulat ng regression line equation?
Ang linear regression line ay may equation ng form Y=a + bX, kung saan ang X ayang paliwanag na baryabol at Y ang dependent variable. Ang slope ng linya ay b, at ang a ay ang intercept (ang halaga ng y kapag x=0).