El mètode dels mínims quadrats és un enfocament estàndard en l'anàlisi de regressió per aproximar la solució de sistemes sobredeterminats (conjunts d'equacions en què hi ha més equacions que incògnites) minimitzant la suma dels quadrats dels residus fets en els resultats de cada equació.
Què vol dir que es minimitzi una suma?
La suma de quadrats d'una mostra de dades es minimitza quan s'utilitza la mitjana mostral com a base del càlcul. …
Per què minimitzem la suma de quadrats?
Per què minimitzar la suma de quadrats? L'objectiu de la regressió no lineal és ajustar els valors dels paràmetres del model per trobar la corba que prediu millor Y a partir de X. Més precisament, l'objectiu de la regressió és minimitzar la suma dels quadrats de les distàncies verticals dels punts des de la corba.
Què vol dir minimitzar la suma de residus al quadrat?
Com més petita sigui la suma residual de quadrats, millor el vostre model s'adapta a les vostres dades; com més gran sigui la suma residual de quadrats, més pobre s'ajusta el vostre model a les vostres dades. Un valor de zero significa que el vostre model s'adapta perfectament. … Els analistes financers utilitzen l'RSS per estimar la validesa dels seus models economètrics.
Per què la suma dels residus és zero?
Sumen a zero, perquè esteu intentant situar-vos exactament al mig, on la meitat dels residus equivalen exactament a la meitat dels altres residus. La meitat són més, la meitat són menys i s'anul·len mútuament. Els residus són com errors i voleu minimitzar l'error.
