Table des matières:
- Définition - Que signifie la régression des moindres carrés ordinaires (OLSR)?
- Techopedia explique la régression des moindres carrés ordinaires (OLSR)
Définition - Que signifie la régression des moindres carrés ordinaires (OLSR)?
La régression des moindres carrés ordinaires (OLSR) est une technique de modélisation linéaire généralisée. Il est utilisé pour estimer tous les paramètres inconnus impliqués dans un modèle de régression linéaire dont le but est de minimiser la somme des carrés de la différence des variables observées et des variables explicatives.
La régression des moindres carrés ordinaires est également connue sous le nom de régression des moindres carrés ordinaires ou des moindres carrés.
Techopedia explique la régression des moindres carrés ordinaires (OLSR)
Inventé en 1795 par Carl Friedrich Gauss, il est considéré comme l'une des premières méthodes de prédiction générale connues. OLSR décrit la relation entre une variable dépendante (ce qui vise à être expliqué ou prédit) et sa ou plusieurs variables indépendantes (variable explicative). L'application OLSR peut être trouvée dans une multitude de domaines tels que la psychologie, les sciences sociales, la médecine, l'économie et la finance.
Deux relations peuvent se produire: linéaire et curviligne. Une relation linéaire est une ligne droite qui est tracée à travers la tendance centrale des points; tandis qu'une relation curviligne est une ligne courbe. Les associations entre ces variables sont représentées à l'aide d'un nuage de points. La relation peut être positive ou négative, et la variation des résultats diffère également en force.
À un niveau de base, OLSR, il peut être facilement compris même par des non-mathématiciens, et ses solutions pourraient être facilement interprétées. Sa considération supplémentaire est due à son accessibilité aux algorithmes intégrés des ordinateurs récents issus de l'algèbre linéaire. Ainsi, il peut être rapidement appliqué à des problèmes avec des centaines de variables indépendantes fournissant efficacement des résultats à des dizaines de milliers de points de données.
OLSR est souvent utilisé en économétrie, car il fournit le meilleur estimateur linéaire sans biais (BLEU) compte tenu des hypothèses de Gauss-Markov. L'économétrie est une branche de l'économie où des méthodes statistiques sont appliquées aux données économiques. Il vise à extraire des relations simples en disséquant d'énormes quantités de données existantes. Cet algorithme statistique est également utilisé dans l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive pour prédire dynamiquement les résultats en fonction de variables à changement dynamique.
