Vähimruutude meetod: erinevus redaktsioonide vahel

Allikas: Vikipeedia
Eemaldatud sisu Lisatud sisu
Resümee puudub
Resümee puudub
1. rida: 1. rida:
'''Vähimruutude meetod''' on laialt levinud meetod [[Regressioonanalüüs|regressioonanalüüsis]] kus muutujate vahelise [[Funktsionaalne sõltuvus|funktsionaalse sõltuvuse]] hindamiseks minimeeritakse regressioonijääkide ruutude summat. Seega on vähimruutude meetodis funktsionaalse sõltuvuse määramiseks objektiivseks kriteeriumiks minimaalne regressioonijäärgide ruutude summa või vähim ruutude summa.
'''Vähimruutude meetod''' on laialt levinud meetod [[Regressioonanalüüs|regressioonanalüüsis]], kus muutujate vahelise [[Funktsionaalne sõltuvus|funktsionaalse sõltuvuse]] hindamiseks minimeeritakse regressioonijääkide ruutude summat. Seega on vähimruutude meetodis funktsionaalse sõltuvuse määramiseks objektiivseks kriteeriumiks minimaalne regressioonijäärgide ruutude summa ehk teisisõnu vähim ruutude summa.


== Meetodi formaalne definitsioon ==
== Meetodi formaalne definitsioon ==
11. rida: 11. rida:
# jäägid alluvad [[Normaaljaotus|normaaljaotusele]], mille [[keskväärtus]] on võrdne nulliga;
# jäägid alluvad [[Normaaljaotus|normaaljaotusele]], mille [[keskväärtus]] on võrdne nulliga;
# jääkide [[Hajuvusmõõdud|hajuvus]] on konstantne;
# jääkide [[Hajuvusmõõdud|hajuvus]] on konstantne;
# jäägid ei sõltu sõltumatu muutuja väärtustest.
# jäägid ei sõltu [[sõltumatu muutuja]] väärtustest.


== Vaata ka ==
== Vaata ka ==

Redaktsioon: 4. aprill 2021, kell 12:03

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 regressioonijäärgide ruutude summa ehk teisisõnu vähim ruutude summa.

Meetodi formaalne definitsioon

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

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

  1. Ako Sauga (2020). Statistika õpik majanduseriala üliõpilastele. Tallinn: Tallinna Tehnikaülikooli kirjastus. Lk 426. ISBN 978-9949-83-519-5.