Co oznacza termin „najmniejsze kwadraty” w regresji liniowej?

Co oznacza termin „najmniejsze kwadraty” w regresji liniowej?
Anonim

Odpowiedź:

Wszystko to oznacza minimum między sumą różnicy między rzeczywistą wartością y a przewidywaną wartością y.

#min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 #

Wyjaśnienie:

Po prostu oznacza minimum między sumą wszystkich środków

#min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 #

wszystko to oznacza minimum między sumą różnicy między rzeczywistą wartością y a przewidywaną wartością y.

#min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 #

W ten sposób, minimalizując błąd między przewidywanym a błędem, uzyskasz najlepsze dopasowanie do linii regresji.