Это старая версия (1.645) МетодНаименьшихКвадратов.

Содержание

Метод наименьших квадратов

Простейший (парный) случай


  • Гильза.

Допустим, в рамках некого эксперимента было проведено n наблюдений. Каждое наблюдение представляет собой пару (x sub i , y sub i ), где x sub i — вход, y sub i — выход (такую пару будет называть «точкой»).

Результаты эксперимента могут быть записаны в таблице ¹). В первом столбце будут находиться все значения входов: bold x = (x sub 1 , x sub 2 , ldots , x sub i , ldots , x sub n ), а во втором все значения выходов: bold y = (y sub 1 , y sub 2 , ldots , y sub i , ldots , y sub n ).

Мы хотим описать экспериментальные данные линейной функцией («подогнать» их к линии). Почти никогда не встречается ситуация, при которой все точки будут лежать на одной прямой. Поэтому наша цель — найти такую прямую, которая бы наилучшим образом (в некотором смысле) описывала полученные результаты. Таким образом, нам нужна такая линейная функция, отклонения от которой реальных экспериментальных значений были бы наименьшими.


Примечания

¹) В математической статистике и эконометрике такую таблицу принято называть выборкой (sample), вектора — переменными (variables), а изображение множества точек выборки на прямоугольной системе координат — диаграммой рассеяния (scatter diagram).


КатегорияПрикладнаяМатематика