Vähimruutude meetod: erinevus redaktsioonide vahel
Eemaldatud sisu Lisatud sisu
Uus lehekülg: ''''Vähimruutude meetod''' on laialt levinud meetod regressioonanalüüsis kus muutujate vahelise funktsionaalse sõltuvuse...' |
(Erinevus puudub)
|
Redaktsioon: 3. aprill 2021, kell 12:00
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 regressioonijäärgide ruutude summa või vähim ruutude summa.
Meetodi formaalne definitsioon
Vähimruutude meetodi korral minimeeritakse üksikute punktide hälvete ruutude summat:[1]
Eeldused
Vähimruutude meetodis eeldatakse regressioonijääkidest, et:
- jäägid alluvad normaaljaotusele, mille keskväärtus on võrdne nulliga;
- jääkide hajuvus on konstantne;
- jäägid ei sõltu sõltumatu muutuja väärtustest.
Vaata ka
Viited
- ↑ Ako Sauga (2020). Statistika õpik majanduseriala üliõpilastele. Tallinn: Tallinna Tehnikaülikooli kirjastus. Lk 426. ISBN 978-9949-83-519-5.