普通最小二乘法估计参数的准则

2012年7月3日

高校教师普通最小二乘法（ordinary least squares，OLS）是一种用于估计回归参数的经典方法，它把估计参数的目标设定为最小化可观测数据与估计值之间的差异，其核心就是使残差最小化。根据普通最小二乘法估计参数的准则，我们可以对可观测数据进行拟合，并估计出参数。

估计参数时，首先需要定义模型，然后根据可观测数据建立误差函数，接着计算误差函数的最小值，最后求出参数值。

定义模型的过程，模型中的参数一般是未知的，因此需要根据实际情况设定参数。建立误差函数时，一般是对可观测数据与估计值之间的差异进行最小化。计算最小值时，一般是使用微分的方法，将残差函数的导数置零，求出残差函数的最小值，从而求出估计参数的值。市场经济的基本特征

普通最小二乘法估计参数的准则是一种简单易用的方法，它可以根据实际情况，从可观测数据中拟合出参数，从而实现对参数的估计。

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标签：参数估计函数观测数据方法模型

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