1) two-step least squares estimation
两步最小二乘
2) two-stage LS
两步最小二乘法
3) two step restricted least square
两步约束最小二乘
1.
It is shown that the effect of the transformations may be analyzed through an associated restricted regression problem which is amenable to solution by two step restricted least squares.
证明了观测数据的线性变换对于约束模型的影响可以通过一个可用两步约束最小二乘法解决的约束回归问题进行分析 ,得到了回归系数的约束可估函数的约束最佳线性无偏估计不受变换影响的充要条件 。
4) 2SLS
两步最小二乘估计
1.
The 2SLS estimator is an estimator has good properties with large sample and finite sample when the the instruments are chosen legitimate ,but if the instruments are not chosen legitimate ,especially weekly correlated with the endogenous explanatory variables ,the 2SLS estimator will be biasd badly.
如果能选择合适的工具变量,工具变量方法求得的两步最小二乘估计有着很好的大样本性质和有限样本性质;但如果工具变量选择不合适也会带来很多大的偏差。
5) two-stage least squares method
两段最小二乘法
6) step-wise least square algorithm
逐步最小二乘法
补充资料：非线性最小二乘拟合
分子式：
CAS号：
性质：用最小二乘法拟合非线性方程。有些变量之间的非线性模型，通过变量变换可以化为线性模型，此称为外在线性。而有些变量之间的非线性模型，通过变量变换不能化为线性模型，通称为内在非线性。对于非线性模型y=f(ξ,θ)+ε，其残差平方和。S(θ)是θ的函数，当模型关于θ是非线性的，正规方程关于θ也是非线性的。基于使残差平方和s(θ)达到极小的原理求出θ的估计值，拟合非线性回归方程。
CAS号：
性质：用最小二乘法拟合非线性方程。有些变量之间的非线性模型，通过变量变换可以化为线性模型，此称为外在线性。而有些变量之间的非线性模型，通过变量变换不能化为线性模型，通称为内在非线性。对于非线性模型y=f(ξ,θ)+ε，其残差平方和。S(θ)是θ的函数，当模型关于θ是非线性的，正规方程关于θ也是非线性的。基于使残差平方和s(θ)达到极小的原理求出θ的估计值，拟合非线性回归方程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条