The least-squares regression method

The least-squares regression method estimates the regression coefficients of the model that minimize the sum of the square error between the predicted and actual observations from a given set of data. In a matrix form, the estimated regression coefficients can be obtained using the transpose ð Þ0 and inverse ð 1Þ matrix functions as follows:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีกำลังสองน้อยสุดถดถอยประมาณสัมประสิทธิ์ถดถอยของแบบจำลองที่ลดผลรวมของตารางข้อผิดพลาดระหว่างสังเกตตามจริง และที่คาดการณ์จากข้อมูลที่กำหนด ในแบบฟอร์มเมตริกซ์ สัมประสิทธิ์ถดถอยที่ประมาณได้โดยใช้เมทริกซ์สลับเปลี่ยนð Þ0 และฟังก์ชันผกผันð 1Þ เมทริกซ์ดังนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อย่างน้อยสี่เหลี่ยมวิธีการถดถอยประมาณการค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยของรูปแบบที่ลดผลรวมของตารางข้อผิดพลาดระหว่างการสังเกตและคาดการณ์ที่เกิดขึ้นจริงจากชุดที่กำหนดของข้อมูล ในรูปแบบเมทริกซ์ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยประมาณสามารถรับได้โดยใช้ transpose Þ0 D และผกผันð 1th เมทริกซ์ฟังก์ชั่นดังต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยวิธีการถดถอยแบบวิธีประเมินสัมประสิทธิ์ถดถอยของแบบจำลองที่ลดผลรวมของความคลาดเคลื่อนกำลังสองระหว่างคาดการณ์ที่แท้จริง และสังเกตจากการระบุชุดของข้อมูล ในรูปแบบเมทริกซ์สัมประสิทธิ์ถดถอย ซึ่งสามารถได้รับการปรับðÞ 0 และ 1 Þðผกผันเมทริกซ์ฟังก์ชันดังนี้