About: Least squares     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : dbo:ProgrammingLanguage, within Data Space : dbpedia.demo.openlinksw.com associated with source document(s)
QRcode icon
http://dbpedia.demo.openlinksw.com/c/848k9of1bw

The method of least squares is a standard approach in regression analysis to approximate the solution of overdetermined systems (sets of equations in which there are more equations than unknowns) by minimizing the sum of the squares of the residuals (a residual being the difference between an observed value and the fitted value provided by a model) made in the results of each individual equation. Polynomial least squares describes the variance in a prediction of the dependent variable as a function of the independent variable and the deviations from the fitted curve.

AttributesValues
rdf:type
rdfs:label
  • Least squares (en)
  • مربعات دنيا (ar)
  • Mètode dels mínims quadrats (ca)
  • Metoda nejmenších čtverců (cs)
  • Methode der kleinsten Quadrate (de)
  • Mínimos cuadrados (es)
  • Karratu txikienen erregresio (eu)
  • Méthode des moindres carrés (fr)
  • Metodo dei minimi quadrati (it)
  • 최소제곱법 (ko)
  • Kleinste-kwadratenmethode (nl)
  • 最小二乗法 (ja)
  • Metoda najmniejszych kwadratów (pl)
  • Метод наименьших квадратов (ru)
  • Método dos mínimos quadrados (pt)
  • Minstakvadratmetoden (sv)
  • Метод найменших квадратів (uk)
  • 最小二乘法 (zh)
rdfs:comment
  • La méthode des moindres carrés, indépendamment élaborée par Legendre et Gauss au début du XIXe siècle, permet de comparer des données expérimentales, généralement entachées d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé décrire ces données. Ce modèle peut prendre diverses formes. Il peut s’agir de lois de conservation que les quantités mesurées doivent respecter. La méthode des moindres carrés permet alors de minimiser l’impact des erreurs expérimentales en « ajoutant de l’information » dans le processus de mesure. (fr)
  • 최소제곱법, 또는 최소자승법, 최소제곱근사법, 최소자승근사법(method of least squares, least squares approximation)은 어떤 계의 해방정식을 근사적으로 구하는 방법으로, 근사적으로 구하려는 해와 실제 해의 오차의 제곱의 합(SS)이 최소가 되는 해를 구하는 방법이다. 이 방법은 값을 정확하게 측정할 수 없는 경우에 유용하게 사용될 수 있으며, 특히 그 계의 방정식이 어떤 형태인지를 알고 있을 때 방정식의 상수 값들을 추정하는 데에 사용된다. (ko)
  • 最小二乗法(さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう;最小自乗法とも書く、英: least squares method)は、測定で得られた数値の組を、適当なモデルから想定される1次関数、対数曲線など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、残差平方和を最小とするような係数を決定する方法、あるいはそのような方法によって近似を行うことである。簡潔に言うと、誤差を伴う測定値の処理において、その誤差の二乗の和を最小にするようにし、最も確からしい関係式を求める方法である。 (ja)
  • Metoda najmniejszych kwadratów – standardowa metoda przybliżania rozwiązań układów nadokreślonych, tzn. zestawu równań, w którym jest ich więcej niż zmiennych. Nazwa „najmniejsze kwadraty” oznacza, że końcowe rozwiązanie tą metodą minimalizuje sumę kwadratów błędów przy rozwiązywaniu każdego z równań. W statystyce wykorzystuje się ją do estymacji i wyznaczania linii trendu na podstawie zbioru danych w postaci par liczb. Najczęściej jest stosowana przy regresji liniowej, ale może też być stosowana do statystycznego wyznaczania parametrów nieliniowych linii trendu. (pl)
  • De kleinste-kwadratenmethode is een rekenmethode om bij een gegeven verzameling punten in het vlak uit een verzameling curven de best passende te bepalen. De methode dankt zijn naam kleinste kwadraten aan het daarbij gehanteerde criterium voor best passen, waarbij de mate van passen wordt afgemeten aan het totaal van de kwadratische afwijkingen (meestal in verticale zin) van de curve. (nl)
  • Метод наименьших квадратов (МНК) — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от экспериментальных входных данных. Он может использоваться для «решения» переопределенных систем уравнений (когда количество уравнений превышает количество неизвестных), для поиска решения в случае обычных (не переопределенных) нелинейных систем уравнений, для аппроксимации точечных значений некоторой функции. МНК является одним из базовых методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. (ru)
  • Метод найменших квадратів — метод знаходження наближеного розв'язку надлишково-визначеної системи. Часто застосовується в регресійному аналізі. На практиці найчастіше використовується лінійний метод найменших квадратів, що використовується у випадку системи лінійних рівнянь. Зокрема важливим застосуванням у цьому випадку є оцінка параметрів у лінійній регресії, що широко застосовується у математичній статистиці і економетриці. (uk)
  • طريقة المربعات الصغرى أو الدنيا (بالإنجليزية: Least squares)‏ هي مقاربة رئيسية تستعمل في احصاء، وبالتحديد في تحليل الانحدار.تهدف إلى تقدير خط الانحدار الذي يؤدي إلى تقليل مجموع الانحرافات الرئيسية أو الأخطاء الواردة في النقاط التي تمت ملاحظتها في أي يتم التقليل من مجموع مربعات الفروق بين القيم الفعلية والقيم المحسوبة.ويمكن القول أيضا انها طريقة تقريب قياسية تستخدم لحل أنظمة المعادلات التي يكون فيها عدد المعادلات أكبر من عدد المتغيرات. «المربعات الدنيا» تعني بأن الحل الكلي يتجه نحو تصغير قيمة مجموع مربعات الخطأ الناتج عن حل كل معادلة. (ar)
  • El mètode de mínims quadrats és el procediment matemàtic estàndard per a l'. Donat un núvol de punts corresponent a les dades es busca una corba que passi tan a prop com sigui possible dels punts de les dades. Les dades poden representar mesures físiques, valors econòmics o similars, mentre que la corba pertany a una família de corbes paramètriques adequada al problema que es pretén modelitzar. El mètode dels mínims quadrats consisteix llavors a determinar els paràmetres de la corba de manera que sigui mínima la suma de les desviacions elevades al quadrat entre els valors de la corba i els dels punts observats. Les desviacions s'anomenen . (ca)
  • Metoda nejmenších čtverců je matematicko-statistická metoda pro aproximaci řešení přeurčených soustav rovnic (tj. soustav, kde je více rovnic, než neznámých). „Nejmenší čtverce“ znamenají, že výsledné řešení má minimalizovat součet čtverců odchylek vůči každé rovnici. Metoda je v základní podobě určená pro řešení nekompatibilních soustav lineárních rovnic (v obecnější podobě hovoříme o ), díky čemuž je fakticky ekvivalentní tzv. lineární regresi. (cs)
  • Mínimos cuadrados es una técnica de análisis numérico enmarcada dentro de la optimización matemática, en la que, dados un conjunto de pares ordenados —variable independiente, variable dependiente— y una familia de funciones, se intenta encontrar la función continua, dentro de dicha familia, que mejor se aproxime a los datos (un "mejor ajuste"), de acuerdo con el criterio de mínimo error cuadrático. (es)
  • Die Methode der kleinsten Quadrate (kurz MKQ bzw. englisch method of least squares, oder lediglich least squares kurz: LS; zur Abgrenzung von daraus abgeleiteten Erweiterungen wie z. B. der verallgemeinerten Methode der kleinsten Quadrate, oder der zweistufigen Methode der kleinsten Quadrate auch mit dem Zusatz „gewöhnliche“ bezeichnet, d. h. gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate (englisch ordinary least squares, kurz: OLS)), oder KQ-Methode (veraltet Methode der kleinsten Abweichungsquadratsumme) ist das mathematische Standardverfahren zur Ausgleichungsrechnung. Dabei wird zu einer Menge von Datenpunkten eine Funktion bestimmt, die möglichst nahe an den Datenpunkten verläuft und somit die Daten bestmöglich zusammenfasst. Die am häufigsten verwendete Funktion ist die Gerade, die dann (de)
  • Estatistikan, karratu txikienen erregresioa edo zehatzago karratu txikien arrunten erregresioa aldagai anitzeko datu multzo batera lerro bat (zuzen bat edo parabola bat esaterako) doitzeko metodo bat, karratuen batura minimotzen duena lerroaren parametroak zehazteko. Aldagai independenteak anitz izan daitezke eta orduan egiten dela esaten da. Prozedura berdina izango da, baina aurreikusitako balioak kalkulatzeko, lerroan aldagai independente guztietako balioak sartu beharko dira. (eu)
  • The method of least squares is a standard approach in regression analysis to approximate the solution of overdetermined systems (sets of equations in which there are more equations than unknowns) by minimizing the sum of the squares of the residuals (a residual being the difference between an observed value and the fitted value provided by a model) made in the results of each individual equation. Polynomial least squares describes the variance in a prediction of the dependent variable as a function of the independent variable and the deviations from the fitted curve. (en)
  • Il metodo dei minimi quadrati (in inglese OLS: Ordinary Least Squares) è una tecnica di ottimizzazione (o regressione) che permette di trovare una funzione, rappresentata da una curva ottima (o curva di regressione), che si avvicini il più possibile ad un insieme di dati (tipicamente punti del piano).In particolare, la funzione trovata deve essere quella che minimizza la somma dei quadrati delle distanze tra i dati osservati e quelli della curva che rappresenta la funzione stessa.In questo caso, possiamo distinguere parabola dei minimi quadrati e retta dei minimi quadrati.Questo metodo converge solo nel suo caso limite a un'interpolazione, per cui di fatto si richiede che la curva ottima contenga tutti i punti dati. (it)
  • O Método dos Mínimos Quadrados (MMQ), ou Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) ou OLS (do inglês Ordinary Least Squares) é uma técnica de otimização matemática que procura encontrar o melhor ajuste para um conjunto de dados tentando minimizar a soma dos quadrados das diferenças entre o valor estimado e os dados observados (tais diferenças são chamadas resíduos). É a forma de estimação mais amplamente utilizada na econometria. Consiste em um estimador que minimiza a soma dos quadrados dos resíduos da regressão, de forma a maximizar o grau de ajuste do modelo aos dados observados. (pt)
  • Minstakvadratmetoden (även minsta-kvadrat-metoden eller minsta kvadrat-metoden) används bland annat vid regressionsanalys för att minimera felet i en funktion som ska anpassas utifrån observerade värden. Exempel på tillämpningar är (sv)
  • 最小二乘法(英語:least squares method),又称最小平方法,是一种數學方法。它通过最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。 利用最小二乘法可以簡便的求得未知的數據,並使得求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。 “最小平方法”是對線性方程組,即方程個數比未知數更多的方程組,以迴歸分析求得近似解的標準方法。在這整個解決方案中,最小平方法演算為每一方程式的結果中,將殘差平方和的總和最小化。 最重要的應用是在曲線擬合上。最小平方所涵義的最佳擬合,即殘差(殘差為:觀測值與模型提供的擬合值之間的差距)平方總和的最小化。當問題在自變量(x變量)有重大不確定性時,那麼使用簡易迴歸和最小平方法會發生問題;在這種情況下,須另外考慮變量-誤差-擬合模型所需的方法,而不是最小平方法。 最小平方問題分為兩種:線性或普通的最小平方法,和非線性的最小平方法,取決於在所有未知數中的殘差是否為線性。線性的最小平方問題發生在統計迴歸分析中;它有一個封閉形式的解決方案。非線性的問題通常經由迭代細緻化來解決;在每次迭代中,系統由線性近似,因此在這兩種情況下核心演算是相同的。 最小平方法所得出的多項式,即以擬合曲線的函數來描述自變量與預計應變量的變異數關係。 當觀測值來自指數族且滿足輕度條件時,最小平方估計和最大似然估計是相同的。最小平方法也能從動差法得出。 (zh)
differentFrom
foaf:depiction
  • http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Heteroscedasticity_Fanning_Out_.png
  • http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Linear_Residual_Plot_Graph.png
  • http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Linear_least_squares2.svg
  • http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Parabolic_Residual_Plot_Graph.png
  • http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/X33-ellips-1.svg
  • http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Bendixen_-_Carl_Friedrich_Gauß,_1828.jpg
dct:subject
Wikipage page ID
Wikipage revision ID
Link from a Wikipage to another Wikipage
Faceted Search & Find service v1.17_git147 as of Sep 06 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 08.03.3332 as of Dec 5 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (378 GB total memory, 64 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software