Gewöhnliche kleinste Quadrate
Gewöhnliche kleinste Quadrate oder lineare kleinste Quadrate ist eine Methode zur Schätzung unbekannter Parameter in der Statistik. Es ist eine Methode, die bei der linearen Regression verwendet wird. Das Ziel der Methode ist es, den Unterschied zwischen den beobachteten Antworten und den durch die lineare Approximation der Daten vorhergesagten Antworten zu minimieren. Ein geringerer Unterschied bedeutet, dass das Modell besser zu den Daten passt. Die gewöhnlichen kleinsten Quadrate sind ein Spezialfall einer Methode, die allgemein als kleinste Quadrate bezeichnet wird. Der resultierende Schätzer kann durch eine einfache Formel ausgedrückt werden.
Das Okun'sche Gesetz in der Makroökonomie besagt, dass in einer Volkswirtschaft das BIP-Wachstum linear von den Veränderungen der Arbeitslosenquote abhängen sollte. Hier wird die gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate verwendet, um die dieses Gesetz beschreibende Regressionslinie zu konstruieren. Die beobachteten Werte werden in blau dargestellt, die erwarteten Werte in schwarz.
