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- Comment utilisez-vous la méthode des moindres carrés dans Matlab?
- Comment utiliser lsqnonlin dans Matlab?
- Comment utilisez-vous la méthode des moindres carrés pour développer l'équation de régression estimée?
Comment utilisez-vous la méthode des moindres carrés dans Matlab?
x = lsqr (a, b) tente de résoudre le système des équations linéaires a * x = b pour x en utilisant la méthode des moindres carrés. LSQR trouve une solution de moindre carrés pour X qui minimise la norme (b-a * x) . Lorsque A est cohérent, la solution des moindres carrés est également une solution du système linéaire.
Comment utiliser lsqnonlin dans Matlab?
x = lsqnonlin (amusant, x0) commence au point x0 et trouve un minimum de la somme des carrés des fonctions décrites dans le plaisir . Le plaisir de la fonction doit renvoyer un vecteur (ou un tableau) de valeurs et non la somme des carrés des valeurs. (L'algorithme calcule implicitement la somme des carrés des composants du plaisir (x) .)
Comment utilisez-vous la méthode des moindres carrés pour développer l'équation de régression estimée?
La méthode des moindres carrés est la procédure la plus utilisée pour développer des estimations des paramètres du modèle. Pour une régression linéaire simple, les estimations des moindres carrés des paramètres du modèle β0 et β1 sont notés b0 et B1. En utilisant ces estimations, une équation de régression estimée est construite: ŷ = b0 + b1X .
