कम से कम वर्गों की विधि प्रतिगमन विश्लेषण में एक मानक दृष्टिकोण है जो अतिनिर्धारित प्रणालियों (समीकरणों के सेट जिसमें अज्ञात से अधिक समीकरण हैं) के समाधान का अनुमान लगाने के लिए कम से कम करके प्रत्येक एक समीकरण के परिणामों में बने अवशिष्टों के वर्गों का योग।
किसी राशि के न्यूनतम होने का क्या अर्थ है?
डेटा के नमूने के वर्गों का योग कम से कम होता है जब नमूना माध्य को गणना के आधार के रूप में उपयोग किया जाता है। …
हम वर्गों का योग कम क्यों करते हैं?
वर्गों के योग को छोटा क्यों करें? अरेखीय प्रतिगमन का लक्ष्य मॉडल के मापदंडों के मूल्यों को समायोजित करने के लिए वक्र को खोजने के लिए है जो X से Y की सबसे अच्छी भविष्यवाणी करता है। अधिक सटीक रूप से, प्रतिगमन का लक्ष्य वक्र से बिंदुओं की लंबवत दूरी के वर्गों के योग को कम करना है।
वर्ग अवशेषों के योग को कम करने का क्या मतलब है?
वर्गों का अवशिष्ट योग जितना छोटा होगा, बेहतर आपका मॉडल आपके डेटा में फिट बैठता है; वर्गों का अवशिष्ट योग जितना अधिक होगा, आपका मॉडल उतना ही खराब होगा जो आपके डेटा के अनुकूल होगा। शून्य के मान का मतलब है कि आपका मॉडल एकदम फिट है। … आरएसएस का उपयोग वित्तीय विश्लेषकों द्वारा उनके अर्थमितीय मॉडल की वैधता का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।
अवशेषों का योग शून्य क्यों होता है?
उनका योग शून्य है, क्योंकि आप ठीक बीच में आने की कोशिश कर रहे हैं, जहां आधा अवशेष अन्य अवशेषों के ठीक आधे के बराबर होगा।आधे प्लस हैं, आधे माइनस हैं, और वे एक दूसरे को रद्द करते हैं। अवशिष्ट त्रुटियों की तरह हैं, और आप त्रुटि को कम करना चाहते हैं।
