Різниця між GLS та SUR

Я читав дещо про узагальнені найменші квадрати (GLS) і намагався прив’язати його до мого основного економетричного фону. Я пригадую, як в середній школі використовували начебто непов'язану регресію (SUR), яка дещо схожа на GLS. Один документ, на який я натрапив, навіть назвав SUR «особливим випадком» GLS. Але я все ще не можу обернути мозок навколо подібності та відмінності.

тому питання:

Які подібності та відмінності між GLS та SUR? Які ознаки проблеми, яка повинна використовувати один метод над іншим?

У вузькому розумінні, GLS (і особливо здійсненний GLS або FGLS) - це метод оцінки, застосований до моделей SUR.

SUR має на увазі систему m рівнянь, які, як передбачається, мають корельовані помилки, і (F) GLS допомагає відновитись після цього - див. Вікіпедію на вигляд непов'язаних регресій .

GLS, з іншого боку, - це метод включення інформації з структури коваріації вашої моделі. Дивіться Вікіпедію на GLS .

Для резюме можна використовувати останнє (GLS) для оцінки першого (SUR).