Vähimruutude meetod: erinevus redaktsioonide vahel

Allikas: testwiki
Mine navigeerimisribale Mine otsikasti
imported>MirkoM
PResümee puudub
 
(Erinevus puudub)

Viimane redaktsioon: 29. detsember 2021, kell 10:00

Vähimruutude meetod on laialt levinud meetod regressioonanalüüsis, kus muutujate vahelise funktsionaalse sõltuvuse hindamiseks minimeeritakse regressioonijääkide ruutude summat. Seega on vähimruutude meetodis funktsionaalse sõltuvuse määramiseks objektiivseks kriteeriumiks minimaalne regressioonijääkide ruutude summa ehk teisisõnu vähim ruutude summa.

Meetodi formaalne definitsioon

Vähimruutude meetodi korral minimeeritakse üksikute punktide hälvete ui ruutude summat:[1]

ui2min.

Eeldused

Vähimruutude meetodis eeldatakse regressioonijääkidest, et:

  1. jäägid alluvad normaaljaotusele, mille keskväärtus on võrdne nulliga;
  2. jääkide hajuvus on konstantne;
  3. jäägid ei sõltu sõltumatu muutuja väärtustest.

Vaata ka

Viited

Mall:Viited