Método dos mínimos quadrados: diferenças entre revisões
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Linha 57:
O método dos quadrados mínimos, então, encontra os valores dos parâmentros ideiais, minimizando a soma <math>S
</math>, dos quadrados residuais:<math>S=\sum_{i=1}^{n}r_i^2
</math>
Linha 66 ⟶ 63:
</math> e a inclinação como <math>\beta_1
</math>, a função do modelo é dada por:
<math>f(x,\boldsymbol \beta)=\beta_0+\beta_1 x
</math>
Pode ocorrer de um conjunto de dados possuir mais de uma variável independente. Por exemplo, ao ajustar um plano a um conjunto de medidas de alturas, o plano é função de duas variáveis independentes, <math>x
</math> e <math>z
</math>, digamos. No caso mais geral, pode haver uma ou mais variáveis independentes e uma ou mais variáveis dependentes em cada par ordenado.
No Gráfico 1 está representado um gráfico residual ilustrando flutuações aleatóreas sobre <math>r_i=0
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