Die metode van kleinste kwadrate is 'n standaardbenadering in regressie-analise om die oplossing van oorbepaalde stelsels (stelle vergelykings waarin daar meer vergelykings as onbekendes is) te benader deur die minimalisering van die som van die vierkante van die residue gemaak in die resultate van elke enkele vergelyking.
Wat beteken dit dat 'n bedrag geminimaliseer word?
Die som van kwadrate van 'n steekproef van data word geminimaliseer wanneer die steekproefgemiddelde as die basis van die berekening gebruik word. …
Hoekom verminder ons som van vierkante?
Hoekom die som-van-kwadrate minimaliseer? Die doel van nie-lineêre regressie is om die waardes van die model se parameters aan te pas om die kromme te vind wat Y die beste vanaf X voorspel. Meer presies, die doel van regressie is om die som van die vierkante van die vertikale afstande van die punte vanaf die kromme te minimaliseer.
Wat beteken dit om die som van kwadraatresidue te minimaliseer?
Hoe kleiner die ressom van vierkante, hoe beter jou model pas by jou data; hoe groter die ressom van vierkante, hoe swakker pas jou model by jou data. 'n Waarde van nul beteken dat jou model perfek pas. … Die RSS word deur finansiële ontleders gebruik om die geldigheid van hul ekonometriese modelle te skat.
Hoekom is die som van residue nul?
Hulle som tot nul, want jy probeer presies in die middel kom, waar die helfte van die residue presies gelyk sal wees aan die helfte van die ander residue. Die helfte is plus, die helfte is minus, en hulle kanselleer mekaar. Residue is soos foute, en jy wil foute minimaliseer.
