NộI Dung
- Định nghĩa - Hồi quy bình phương tối thiểu bình phương (OLSR) có nghĩa là gì?
- Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.
- Techopedia giải thích hồi quy bình phương tối thiểu bình phương (OLSR)
Định nghĩa - Hồi quy bình phương tối thiểu bình phương (OLSR) có nghĩa là gì?
Hồi quy bình phương nhỏ nhất bình phương (OLSR) là một kỹ thuật mô hình tuyến tính tổng quát. Nó được sử dụng để ước tính tất cả các tham số chưa biết liên quan đến mô hình hồi quy tuyến tính, mục tiêu của nó là giảm thiểu tổng bình phương của sự khác biệt của các biến quan sát và các biến giải thích.
Hồi quy bình phương nhỏ nhất bình phương còn được gọi là hồi quy bình phương nhỏ nhất bình phương hoặc bình phương nhỏ nhất bình phương.
Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.
Techopedia giải thích hồi quy bình phương tối thiểu bình phương (OLSR)
Được phát minh vào năm 1795 bởi Carl Friedrich Gauss, nó được coi là một trong những phương pháp dự đoán chung được biết đến sớm nhất. OLSR mô tả mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc (mục đích được giải thích hoặc dự đoán) và một hoặc nhiều biến độc lập (biến giải thích). Ứng dụng OLSR có thể được tìm thấy trong vô số lĩnh vực như tâm lý học, khoa học xã hội, y học, kinh tế và tài chính.
Có hai mối quan hệ có thể xảy ra: tuyến tính và đường cong. Một mối quan hệ tuyến tính là một đường thẳng được vẽ thông qua xu hướng trung tâm của các điểm; trong khi đó một mối quan hệ đường cong là một đường cong. Liên kết giữa các biến đã nói được mô tả bằng cách sử dụng biểu đồ phân tán. Mối quan hệ có thể là tích cực hoặc tiêu cực, và sự thay đổi kết quả cũng khác nhau về sức mạnh.
Ở cấp độ cơ bản, OLSR có thể dễ dàng hiểu được ngay cả bởi những người không phải là nhà toán học, và các giải pháp của nó có thể dễ dàng được giải thích. Sự quan tâm bổ sung của nó là do khả năng chi trả của nó với các máy tính gần đây Các thuật toán tích hợp sẵn từ đại số tuyến tính. Do đó, nó có thể nhanh chóng được áp dụng cho các vấn đề với hàng trăm biến độc lập có hiệu quả cung cấp kết quả cho hàng chục nghìn điểm dữ liệu.
OLSR thường được sử dụng trong toán kinh tế lượng, vì nó cung cấp công cụ ước lượng không thiên vị tuyến tính tốt nhất (BLUE) với các giả định Gauss-Markov. Kinh tế lượng là một nhánh của kinh tế học nơi các phương pháp thống kê được áp dụng cho dữ liệu kinh tế. Nó nhằm mục đích trích xuất các mối quan hệ đơn giản bằng cách mổ xẻ lượng dữ liệu khổng lồ hiện có. Thuật toán thống kê này cũng đang được sử dụng trong học máy và phân tích dự đoán để dự đoán động các kết quả dựa trên các biến thay đổi động.