In der Statistik ist die Methode der verallgemeinerten kleinsten Quadrate auch verallgemeinerte Kleinste-Quadrate-Methode bzw. VKQ-Methode, Generalisierte Kleinste-Quadrate-Methode oder – engl. generalized least squares kurz GLS – eine Prozedur, um unbekannte wahre Regressionsparameter in einer linearen Regressionsgleichung, unter problematischen Voraussetzungen (vorliegen von Autokorrelation und Heteroskedastizität), unverzerrt zu schätzen. Die GLS-Methode kann benutzt werden, um bei einem Modell mit einer allgemeinen Fehlerstruktur zielführend eine lineare Regression durchzuführen. Eine verallgemeinerte Fehlerstruktur liegt vor, wenn ein bestimmter Grad an Korrelation zwischen den Residuen und eine nicht konstante Fehlervarianz zulässig sind. In diesen Fällen können die gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate und die Gewichtete Kleinste-Quadrate-Methode statistisch ineffizient sein oder sogar zu falschen Resultaten der statistischen Inferenz führen. Aus diesem Grund wird, um valide Resultate der statistischen Inferenz zu erhalten, eine Transformation des klassischen linearen Modells durchgeführt, durch welche die benötigten Annahmen für die statistische Inferenz weiterhin erfüllt sind. Die GLS-Methode minimiert im Gegensatz zur gewöhnlichen Methode der kleinsten Quadrate eine gewichtete Residuenquadratsumme. Sie wurde von Alexander Aitken entwickelt und 1934 veröffentlicht. Liebe Wikipedianer, ich würde euch gerne diesen von mir erstellen Artikel, über eine sehr wichtige Methode in der Statistik, vorstellen und zur Kandidatur stellen. Grüße.-- JonskiC 01:21, 4. Aug. 2017 (CEST)