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最普通最小平方法的一般化。
对于回归模型Y=Xβ+u,Eu=0,Euu′=Ω,按公式:
β*=(x′Ω-1x)-1x′Ω-1y
来估计参数向量β,称为广义最小平方法。当Ω=σ2I时,β*=(x′x)-1xy,即变为普通最小平方法估计量。
广义最小平方法估计量是给定条件下的最佳线性无偏估计量,用它可以估计随机项的方差不是常数和随机项序列相关的回归模型。
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