Soalan konseptual mengenai kaedah anggaran sekurang -kurangnya

1. Keadaan mana yang mesti dipenuhi sekiranya kaedah paling kurang persegi?
2. Mengapa kaedah paling kurang persegi yang terbaik?
3. Apa kaedah sekurang-kurangnya kuadrat meminimumkan?
4. Bagaimana anda mengira anggaran kuadrat yang paling sedikit?

Keadaan mana yang mesti dipenuhi sekiranya kaedah paling kurang persegi?

Kaedah kuadrat paling kurang menganggap bahawa lengkung yang paling sesuai dengan jenis yang diberikan adalah lengkung yang mempunyai jumlah penyimpangan yang minimum, i.e., kesilapan sekurang -kurangnya dari satu set data yang diberikan.

Mengapa kaedah paling kurang persegi yang terbaik?

Seorang penganalisis menggunakan kaedah kuadrat paling sedikit akan menghasilkan garis yang paling sesuai yang menerangkan hubungan yang berpotensi antara pembolehubah bebas dan bergantung. Kaedah Squares paling sedikit menyediakan rasional keseluruhan untuk penempatan garis yang paling sesuai di antara titik data yang dikaji.

Apa kaedah sekurang-kurangnya kuadrat meminimumkan?

Kaedah kuadrat paling sedikit sebenarnya mentakrifkan penyelesaian untuk meminimumkan jumlah kuadrat penyimpangan atau kesilapan dalam setiap persamaan. Cari formula untuk jumlah kuadrat kesilapan, yang membantu mencari variasi dalam data yang diperhatikan. Kaedah sekurang-kurangnya kuadrat sering digunakan dalam pemasangan data.

Bagaimana anda mengira anggaran kuadrat yang paling sedikit?

Ia dikira menggunakan ^σe =  ⎷1t -k -1tΣt = 1e2t, (5.3) (5.3) σ ^ e = 1 t - k - 1 Σ t = 1 t e t 2, di mana k adalah bilangan peramal dalam model. Perhatikan bahawa kita membahagikan t -k -1 t - k - 1 kerana kita telah menganggarkan parameter k+1 (pemintas dan pekali bagi setiap pemboleh ubah ramalan) dalam mengira sisa.