Untuk kuadrat terkecil dengan satu prediktor:
Jika dan y distandarisasi sebelum pemasangan (yaitu ∼ N ( 0 , 1 ) ), maka:
- sama dengan koefisien korelasi Pearson, r .
- sama dalam regresi yang direfleksikan: x = β y + ϵ
Untuk generalised least square (GLS), apakah hal yang sama berlaku? Yaitu jika saya membakukan data saya, dapatkah saya memperoleh koefisien korelasi langsung dari koefisien regresi?
Dari bereksperimen dengan data, GLS yang dipantulkan mengarah ke berbagai koefisien dan juga saya tidak yakin bahwa saya percaya bahwa koefisien regresi sesuai dengan nilai yang diharapkan untuk korelasi. Saya tahu orang-orang mengutip koefisien korelasi GLS, jadi saya bertanya-tanya bagaimana mereka sampai pada mereka dan karenanya apa yang mereka maksud?