GLS：广义最小二乘

广义最小二乘法（Generalized Least Squares，简称GLS）是一种在数学及统计学领域广泛应用的参数估计方法，尤其在处理具有异方差性或自相关性数据时发挥着关键作用。该方法通过改进传统最小二乘法的权重设定，能够提供更为有效的估计结果。因此，无论是在学术研究还是实际数据分析中，“GLS”这一缩写都因其简洁高效而备受青睐。

Generalized Least Squares具体释义

  • 英文缩写：GLS
  • 英语全称：Generalized Least Squares
  • 中文意思：广义最小二乘
  • 中文拼音：guǎng yì zuì xiǎo èr chéng
  • 相关领域： gls 数学

Generalized Least Squares的英文发音

例句

  1. Generalized Least Squares(GLS) were used to estimate the traditional model and the linear time model.
  2. 常规最小二乘法用于估算传统模型和线性时间模型；
  3. According to the characteristics of data collection, generalized least squares method was used to calibrate model.
  4. 根据采集数据的特点，采用广义最小二乘(GLS)法标定模型。
  5. Generalized Least Squares(GLS) Estimates of Parameters In Heteroscedastic Regression Model under Linear Constraint
  6. 线性约束下的异方差回归模型参数的广义最小二乘(GLS)估计
  7. Topics include statistical inference, regression, generalized least squares, instrumental variables, simultaneous equations models, and the evaluation of government policies and programs.
  8. 主题包含了统计的推论、回归、一般化最小平方、工具变数、联立方程模式、以及政府政策与计划的评估。
  9. Asymptotical properties of generalized least squares estimation for multiple nonlinear regression models
  10. 多元非线性回归模型GLS估计的渐近性质整数系列与零头系列

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