Что подразумевается под термином «наименьшие квадраты» в линейной регрессии?

Что подразумевается под термином «наименьшие квадраты» в линейной регрессии?
Anonim

Ответ:

Все это означает минимум между суммой разницы между фактическим значением y и прогнозируемым значением y.

#min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 #

Объяснение:

Просто означает минимум между суммой всех результатов

#min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 #

все это означает минимум между суммой разницы между фактическим значением y и прогнозируемым значением y.

#min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 #

Таким образом, минимизируя ошибку между прогнозируемой и ошибочной, вы получите наилучшее соответствие для линии регрессии.