Kuadrat leutik
Ti Wikipédia, énsiklopédi bébas
(jejer ieu masih merlukeun tambahan nu leuwih jentre, nerangkeun dina metoda Gauss)
Kuadrat pangleutikna atawa Least squares nyaeta teknik optimasi matematik nu dipake keur manggihkeun "ragkep hade" atawa "best fit" tina susunan data ku ngaminimalkeun bedama jumlah kuadrat (disebut sesa) antara fungsi rangkep jeung data.
Ieu geus ilahar dipake dina kurva rangkep. Loba masalah optimasi bisa ditembongkeun dina bentuk kuadrat leutik, saperti dina ngaminimalkeun tanaga atawa ngamaksimalkeun entropi.
Tempo régrési liniér sarta teorema Gauss-Markov. Teorema Gauss-Markov nyebutkeun yen estimator kuadrat-leutik ngarupakeun hal nu pang-optimal-na.
Keur make metoda kuadrat leutik ilaharna make fungsi f(x), nu ngabogaan sababaraha wilangan konstanta nu teu dipikanyaho (contona f(x) = mx + b, numana m sarta b teu dipikanyaho), sarta panggihkeun nilai m jeung b ku ngaminimalkeun jumlah kuadrat sesa (nyaeta, jumlah dina watesan (yi − f(xi))2). Mangka mibanda persamaan keur kurva, y = f(x), bentuk nu diperlukeun, nyaeta rangkep panghadena dina titik data(xi, yi).
Keur fungsi linier f tempo kuadrat leutik linier.
[édit] Tumbu kaluar
- http://www.physics.csbsju.edu/stats/least_squares.html
- http://www.zunzun.com
- http://www.orbitals.com/self/least/least.htm
Citakan:Linear algebra
