Sisu
- Definitsioon - mida tähendab tavaline vähimruutude regressioon (OLSR)?
- Sissejuhatus Microsoft Azure'i ja Microsoft Cloud | Kogu selle juhendi kaudu saate teada, mis on pilvandmetöötlus ja kuidas Microsoft Azure aitab teil pilvest rännata ja oma ettevõtet juhtida.
- Techopedia selgitab tavalise vähimruutude regressiooni (OLSR)
Definitsioon - mida tähendab tavaline vähimruutude regressioon (OLSR)?
Tavaline vähimruutude regressioon (OLSR) on üldistatud lineaarse modelleerimise tehnika. Seda kasutatakse kõigi tundmatu parameetrite hindamiseks, mis on seotud lineaarse regressioonimudeliga, mille eesmärk on minimeerida vaadeldavate muutujate ja selgitavate muutujate ruutude summa.
Tavalist vähimruutude regressiooni nimetatakse ka tavaliseks vähimruutude või vähimruutude vigade regressiooniks.
Sissejuhatus Microsoft Azure'i ja Microsoft Cloud | Kogu selle juhendi kaudu saate teada, mis on pilvandmetöötlus ja kuidas Microsoft Azure aitab teil pilvest rännata ja oma ettevõtet juhtida.
Techopedia selgitab tavalise vähimruutude regressiooni (OLSR)
Carl Friedrich Gaussi leiutatud 1795. aastal peetakse seda üheks kõige varasemaks teadaolevaks üldiseks ennustusmeetodiks. OLSR kirjeldab sõltuva muutuja (mille eesmärk on seletada või ennustada) ja selle ühe või mitme sõltumatu muutuja (selgitav muutuja) suhet. OLSR-i rakendust võib leida hulgaliselt selliseid valdkondi nagu psühholoogia, sotsiaalteadused, meditsiin, majandus ja rahandus.
Võib esineda kaks suhet: lineaarne ja kõverjooneline. Lineaarne suhe on sirge, mis tõmmatakse läbi punktide keskpunkti kalduvuse; arvestades, et kõverjooneline suhe on kõverjoon. Mainitud muutujate vahelisi seoseid on kujutatud hajutatud graafiku abil. Suhe võib olla positiivne või negatiivne ja ka tulemuse variatsioon erineb tugevuselt.
Algtasemel, OLSR, on see hõlpsasti mõistetav isegi mitte matemaatikutele ja selle lahendusi saab hõlpsasti tõlgendada. Selle lisatähelepanu tingib selle kättesaadavus hiljutiste arvutite sisseehitatud algoritmide järgi lineaarsest algebrast. Seega saab seda kiiresti rakendada sadade sõltumatute muutujatega seotud probleemide korral, mis annavad tulemusi tõhusalt kümnetele tuhandetele andmepunktidele.
OLSR-i kasutatakse ökonomeetrias sageli, kuna see annab Gaussi-Markovi eelduste põhjal parima lineaarse erapooletu hinnangu (SININE). Ökonomeetria on majanduse haru, kus majandusandmetele rakendatakse statistilisi meetodeid. Selle eesmärk on eraldada lihtsad seosed, eraldades olemasolevad suured andmemahud. Seda statistilist algoritmi kasutatakse ka masinõppes ja ennustavas analüüsis dünaamiliselt muutuvate muutujate põhjal tulemuste dünaamiliseks ennustamiseks.