La fórmula de mínimos cuadrados es una fórmula matemática, que en matemáticas se llama ajuste de curvas. ¡El método de mínimos cuadrados mencionado aquí se refiere específicamente a la ecuación de regresión lineal! La fórmula de mínimos cuadrados es a=y(promedio)-b*x(promedio).
El método de mínimos cuadrados (también conocido como método de mínimos cuadrados) es una técnica de optimización matemática. Encuentra la mejor coincidencia funcional de los datos minimizando la suma de errores al cuadrado. El método de mínimos cuadrados se puede utilizar para obtener fácilmente datos desconocidos y minimizar la suma de errores cuadrados entre los datos obtenidos y los datos reales.
Información ampliada:
El estimador de mínimos cuadrados ordinarios tiene las tres características anteriores:
1. Características lineales
Las llamadas características lineales, Significa que el estimador es una función lineal del valor de observación de la muestra, es decir, la combinación lineal del estimador y el valor de observación.
2. Imparcialidad
Imparcialidad significa que los valores esperados de los estimadores de parámetros son iguales a los parámetros verdaderos generales.
3. Varianza mínima
La llamada varianza mínima significa que la varianza del estimador es la más pequeña en comparación con el estimador obtenido por otros métodos, es decir, es la mejor. La varianza mínima también se llama efectividad. Esta propiedad es el famoso teorema de Gauss-Markov. Este teorema establece que el estimador de mínimos cuadrados ordinarios es óptimo en comparación con cualquier estimador lineal insesgado obtenido por otros métodos.