艾特肯估计量（Aitken estimator）通常指在已知误差项协方差矩阵时的广义最小二乘（GLS）估计量，用来在存在异方差或误差相关时更有效率地估计回归系数；在满足条件下，它是线性无偏估计中方差最小的（常与“BLUE”相关）。
/ˈeɪtkɪn ˈɛstɪˌmeɪtər/
The Aitken estimator uses the known error covariance matrix to improve efficiency.
艾特肯估计量利用已知的误差协方差矩阵来提高估计效率。
When the disturbances are heteroskedastic, the Aitken estimator (GLS) can be more efficient than OLS, provided the covariance structure is correctly specified.
当扰动项存在异方差时，如果协方差结构设定正确，艾特肯估计量（GLS）可能比普通最小二乘（OLS）更有效率。
该术语得名于苏格兰数学家 Alexander Craig Aitken（亚历山大·克雷格·艾特肯）。在计量经济学与统计学语境中，“Aitken estimator”常用来指代在已知误差协方差结构下的GLS形式估计量，与“最有效的线性无偏估计”这一思想相关联。
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