Content
- Definició: què significa la regressió mínima de quadres ordinaris (OLSR)?
- Una introducció a Microsoft Azure i al Microsoft Cloud | Durant aquesta guia, podreu conèixer què és la informàtica en núvol i com Microsoft Azure us pot ajudar a migrar i executar el vostre negoci des del núvol.
- Techopedia explica la mínima regressió de quadres mínims (OLSR)
Definició: què significa la regressió mínima de quadres ordinaris (OLSR)?
La regressió mínima dels quadrats ordinaris (OLSR) és una tècnica de modelat lineal generalitzada. S'utilitza per estimar tots els paràmetres desconeguts implicats en un model de regressió lineal, l'objectiu dels quals és minimitzar la suma dels quadrats de la diferència de les variables observades i de les variables explicatives.
La regressió mínima dels quadrats ordinaris també es coneix com a regressió mínima dels quadrats o dels errors mínims quadrats.
Una introducció a Microsoft Azure i al Microsoft Cloud | Durant aquesta guia, podreu conèixer què és la informàtica en núvol i com Microsoft Azure us pot ajudar a migrar i executar el vostre negoci des del núvol.
Techopedia explica la mínima regressió de quadres mínims (OLSR)
Inventat el 1795 per Carl Friedrich Gauss, es considera un dels mètodes de predicció general més antics coneguts. OLSR descriu la relació entre una variable dependent (allò que es pretén explicar o predir) i la seva o més variables independents (variable explicativa). L’aplicació OLSR es pot trobar en diversos camps com psicologia, ciències socials, medicina, economia i finances.
Hi ha dues relacions que es poden produir: lineals i curvilínies. Una relació lineal és una recta que es dibuixa mitjançant la tendència central dels punts; mentre que una relació curvilínia és una línia corba. Les associacions entre aquestes variables es mostren mitjançant un scatterplot. La relació pot ser positiva o negativa, i la variació de resultats també difereix en força.
A nivell bàsic, l’OLSR pot ser entès fàcilment fins i tot per no matemàtics, i les seves solucions es podrien interpretar fàcilment. El seu aspecte afegit es deu a la seva poca avantatge amb els algorismes integrats en els equips recents de l'àlgebra lineal. Així, es pot aplicar ràpidament a problemes amb centenars de variables independents, proporcionant de manera eficient resultats a desenes de milers de punts de dades.
L’OLSR s’utilitza sovint en l’econometria, ja que proporciona el millor estimador lineal imparcial (BLUE) tenint en compte les hipòtesis de Gauss-Markov. L'econometria és una branca de l'economia on s'apliquen mètodes estadístics a les dades econòmiques. Té l’objectiu d’extreure relacions senzilles mitjançant la dissecció de grans quantitats de dades existents. Aquest algorisme també s’utilitza en l’aprenentatge de màquines i en les analítiques de predicció per predir dinàmicament els resultats basats en variables que canvien dinàmicament.