Ano ang Pinakamaliit na Krasahe ng Kuwaresma?
Ang hindi bababa sa mga parisukat na parisukat ay isang pormula na ginamit upang masukat ang kawastuhan ng isang tuwid na linya sa paglalarawan ng data na ginamit upang mabuo ito. Iyon ay, tinutukoy ng pormula ang linya ng pinakamahusay na akma.
Ang pormula ng matematika na ito ay ginagamit upang mahulaan ang pag-uugali ng mga umaasa sa variable. Ang diskarte ay tinatawag ding pinakamababang linya ng regresyon ng mga parisukat.
Pag-unawa sa Least Squares Criterion
Ang hindi bababa sa mga parisukat na criterion ay natutukoy sa pamamagitan ng pagliit ng kabuuan ng mga parisukat na nilikha ng isang pag-andar sa matematika. Ang isang parisukat ay natutukoy sa pamamagitan ng pag-squaring ng distansya sa pagitan ng isang punto ng data at linya ng regression o ibig sabihin ng halaga ng set ng data.
Ang isang hindi bababa sa pagsusuri sa mga parisukat ay nagsisimula sa isang hanay ng mga puntos ng data na naka-plot sa isang graph. Ang mga independyenteng variable ay naka-plot sa pahalang na x-axis habang ang mga dependant variable ay naka-plot sa vertical y-axis. Ang analista ay gumagamit ng hindi bababa sa pormula ng mga parisukat upang matukoy ang pinaka tumpak na tuwid na linya na magpapaliwanag sa ugnayan sa pagitan ng isang independyenteng variable at isang dependant variable.
Karaniwang Gumagamit ng Least Square
Ang mga pagsulong sa kapangyarihan ng pag-compute bilang karagdagan sa mga bagong diskarte sa engineering sa pinansya ay nadagdagan ang paggamit ng hindi bababa sa mga pamamaraan ng parisukat at pinalawak ang mga pangunahing prinsipyo.
Mga Key Takeaways
- Ang hindi bababa sa mga parisukat na pamamaraan ng criterion ay ginagamit sa buong pananalapi, ekonomiya, at pamumuhunan.Ito ay ginagamit upang matantya ang kawastuhan ng isang linya sa paglalarawan ng data na ginamit upang lumikha nito.Least squares effects ay maaaring magamit upang buod ng data at gumawa ng mga hula tungkol sa mga kaugnay na ngunit hindi napansin na mga halaga mula sa parehong pangkat o sistema.
Ang mga maliliit na parisukat at mga kaugnay na istatistikal na pamamaraan ay naging pangkaraniwan sa buong pananalapi, ekonomiya, at pamumuhunan, kahit na ang mga benepisyaryo nito ay hindi laging alam ang kanilang paggamit.
Halimbawa, ang mga tagapayo ng Robo na ginagamit ngayon ng maraming mga platform ng pamumuhunan ay gumagamit ng mga diskarte sa simulation ng Monte Carlo upang pamahalaan ang mga portfolio, kahit na ito ay nakamit sa likod ng mga eksena at sa labas ng paningin ng mga may-hawak ng account na gumagamit ng mga ito.
Kasama sa iba pang mga aplikasyon ang pag-aaral ng serye ng oras ng pagbabalik ng pagbabahagi, diskarte sa pang-ekonomiya at diskarte sa patakaran, at advanced na pagmomolde ng pagpipilian.
Ano ang Sinasabi sa Iyo ng Mga Kaliwang parisukat?
Sa halip na subukan na malutas ang isang equation nang eksakto, ang mga matematiko ay gumagamit ng hindi bababa sa mga parisukat na pamamaraan upang makarating sa isang malapit na pagtatantya. Ito ay tinukoy bilang isang maximum na posibilidad na pagtatantya.
Ang hindi bababa sa mga parisukat na diskarte ay nililimitahan ang distansya sa pagitan ng isang pag-andar at ang mga puntos ng data na ipinaliwanag ng pagpapaandar. Ginagamit ito sa pagsusuri ng regresyon, madalas sa pagmomolde ng nonlinear regression kung saan ang isang curve ay magkasya sa isang hanay ng data.
Ginagamit ng mga matematiko ang hindi bababa sa pamamaraan ng mga parisukat upang makarating sa isang maximum na posibilidad na pagtatantya.
Ang hindi bababa sa mga parisukat na diskarte ay isang popular na pamamaraan para sa pagtukoy ng mga equation ng regression, at sinabi nito sa iyo ang tungkol sa ugnayan sa pagitan ng mga variable ng pagtugon at mga variable ng prediktor.
Ang mga pamamaraan ng pagmomodelo na kadalasang ginagamit kapag umaangkop sa isang function sa isang curve ay kasama ang straight-line na pamamaraan, ang polynomial na pamamaraan, ang logarithmic na pamamaraan, at ang pamamaraan ng Gaussian.
Ang linear o ordinaryong hindi bababa sa mga parisukat ay ang pinakasimpleng at karaniwang ginagamit na linear regression estima para sa pagsusuri ng data ng pang-eksperimentong at pang-eksperimentong. Nakakahanap ito ng isang tuwid na linya ng pinakamahusay na akma sa pamamagitan ng isang hanay ng mga naibigay na puntos ng data.
