ols，gls，fgls和wls的区别有计算方法、概念、回归模型等的区别。
一、方法上的区别
GLS是(广义最小二乘估计量)是一种常见的消除异方差的方法.它的主要思想是为解释变量加上一个权重,从而使得加上权重后的回归方程方差是相同的.
因此在GLS方法下我们可以得到估计量的无偏和一致估计,并可以对其进行OLS下的t检验和F检验。
二、概念上的区别
OLS是最小二乘法，用于一元或多元回归，其基本思想是min Q=∑（Yi-β0-β1Xi）；
FGLS又称可行的GLS，用于解决当异方差函数未知的情况下采用的方法；
WLS是加权最小估计量，当方差函数已知的情况下用于矫正异方差性的GLS估计量，其思想是，对误差方差越大的观测赋予越小的权数，而在OLS中每个观测的权数一样。；
在线性条件下，OLS是GLS的一种特殊形式。具体说，GLS修正了线性模型随机项的异方差和序列相关问题！在没有异方差和序列相关情形下，GLS=OLS。
三、回归模型上的区别
在高-马经典假设下，回归模型叫ordinaryregressionmodel,我们知道，在此条件下，得到的OLS是BLUE的，但这个假定更现实的是如二楼所说的放宽同方差的假定，此时的回归模型是generalizedregressionmodel在这种模型里，如果varience-covariencematrix是已知的，则GLS可行，这就是我们书上常看到的FGLS。
但如果varience-covariencematrix是不知道的，则我们需要估计出varience-covariencematrix，进而得到FGLS，但此时的估计量是一致的渐近有效的估计量。另外，我们常看到的WLS实际就是FGLS，因而是blue的，但是并不是所有的FGLS都是blue的。
以上就是ols，gls，fgls和wls计算方法、概念、回归模型的区别。
扩展资料
最小二乘法历史与发展过程：1801年，意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星。经过40天的跟踪观测后，由于谷神星运行至太阳背后，使得皮亚齐失去了谷神星的位置。随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星，但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果。时年24岁的高斯也计算了谷神星的轨道。奥地利天文学家海因里希·奥尔伯斯根据高斯计算出来的轨道重新发现了谷神星。
高斯使用的最小二乘法的方法与1809年他的著作《天体运动论》中，勒让德于1806年独立发明“最小二乘法”，但因不为世人所知而默默无闻。勒让德曾与高斯为谁最早创立最小二乘法原理发生争执。1829年，高斯提供了最小二乘法的优化效果强于其他方法的证明，因此被称为高斯-马尔可夫定理。
参考资料来源：百度百科--计量经济学
首先我们来看下ols、gls、fgls和wls的大致意思：
ols：词性为名词，普通最小二乘法（Ordinary Least Squares）是一种经济学中使用的方法，通过最小化残差平方和来估计线性回归模型的参数。
gls：词性为名词，广义最小二乘法（Generalized Least Squares）是一种回归分析方法，适用于具有异方差性（heteroscedasticity）的线性回归模型。它通过对误差项进行加权，使得方差不同的观测数据对估计结果的影响进行了调整。
fgls：词性为名词，弗德最小二乘法（Feasible Generalized Least Squares）是一种回归分析方法，适用于同时存在异方差性和自相关性（autocorrelation）的线性回归模型。它通过对误差项进行加权和引入AR模型来修正参数估计的偏误。
wls：词性为名词，加权最小二乘法（Weighted Least Squares）是一种回归分析方法，适用于存在异方差性的线性回归模型。它通过对数据进行加权，使得方差不同的观测数据对估计结果的影响进行了调整。
通过下面的表格我们了解下ols、gls、fgls和wls的含义、发音和用法
接下来让我们看下ols、gls、fgls和wls的用法区别：
1.方法适用范围：ols适用于无异方差性和自相关性的线性回归模型；gls适用于有异方差性但无自相关性的线性回归模型；fgls适用于同时存在异方差性和自相关性的线性回归模型；wls适用于只有异方差性的线性回归模型
例子：
- example1
(例子1)
- example2
(例子2)
2.参数估计方法：ols使用普通最小二乘法进行参数估计；gls使用广义最小二乘法进行参数估计；fgls使用弗德最小二乘法进行参数估计；wls使用加权最小二乘法进行参数估计
例子：
- example3
(例子3)
- example4
(例子4)
3.处理异方差性和自相关性的方式：ols不处理异方差性和自相关性；gls通过加权和引入AR模型处理异方差性；fgls通过加权和引入AR模型处理异方差性和自相关性；wls通过加权处理异方差性
例子：
- example5
(例子5)
- example6
(例子6)
GLS是(广义最小二乘估计量)是一种常见的消除异方差的方法.它的主要思想是为解释变量加上一个权重,从而使得加上权重后的回归方程方差是相同的.因此在GLS方法下我们可以得到估计量的无偏和一致估计,并可以对其进行OLS下的t检验和F检验.
WLS是加权最小估计量，当方差函数已知的情况下用于矫正异方差性的GLS估计量，其思想是，对误差方差越大的观测赋予越小的权数，而在OLS中每个观测的权数一样。
FGLS又称可行的GLS，用于解决当异方差函数未知的情况下采用的方法。本回答被提问者采纳
一、方法上的区别
1、GLS是(广义最小二乘估计量)是一种常见的消除异方差的方法.它的主要思想是为解释变量加上一个权重,从而使得加上权重后的回归方程方差是相同的。
2、因此在GLS方法下我们可以得到估计量的无偏和一致估计,并可以对其进行OLS下的t检验和F检验。
二、概念上的区别
1、OLS是最小二乘法，用于一元或多元回归，其基本思想是min Q=∑（Yi-β0-β1Xi）；
2、FGLS又称可行的GLS，用于解决当异方差函数未知的情况下采用的方法；
3、WLS是加权最小估计量，当方差函数已知的情况下用于矫正异方差性的GLS估计量，其思想是，对误差方差越大的观测赋予越小的权数，而在OLS中每个观测的权数一样。
4、在线性条件下，OLS是GLS的一种特殊形式。具体说，GLS修正了线性模型随机项的异方差和序列相关问题！在没有异方差和序列相关情形下，GLS=OLS。
三、回归模型上的区别
1、在高-马经典假设下，回归模型叫ordinaryregressionmodel,我们知道，在此条件下，得到的OLS是BLUE的，但这个假定更现实的是如二楼所说的放宽同方差的假定，此时的回归模型是generalizedregressionmodel在这种模型里，如果varience-covariencematrix是已知的，则GLS可行，这就是我们书上常看到的FGLS。
2、但如果varience-covariencematrix是不知道的，则我们需要估计出varience-covariencematrix，进而得到FGLS，但此时的估计量是一致的渐近有效的估计量。另外，我们常看到的WLS实际就是FGLS，因而是blue的，但是并不是所有的FGLS都是blue的。
以上就是ols，gls，fgls和wls计算方法、概念、回归模型的区别。
GLS（广义最小二乘法）通过允许误差的异方差性和串联相关性来扩展OLS。它考虑误差的协方差结构，并使用加权最小二乘法来估计模型参数。GLS需要了解误差的协方差矩阵才能获得有效的估计。
FGLS（可行广义最小二乘法）是GLS的改进版本，它放宽了对误差协方差矩阵的要求。FGLS根据初始OLS估计的残差来估计误差的协方差结构。即使真实的误差协方差矩阵未知，FGLS在异方差性和串联相关性下提供一致且有效的估计。
WLS（加权最小二乘法）是OLS的一种变体，它根据各个观测值的重要性或精度分配不同的权重。当误差存在异方差性时，常常使用WLS。通过给方差较小的观测值分配较高的权重，WLS在回归分析中更注重精确的数据点。