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साधारण न्यूनतम वर्ग विधि (ओएलएस)

1805
  • Adrien-Marie Legendre
  • Carl Friedrich Gauss
गणितीय सांख्यिकी में ऑर्डिनरी लघु वर्ग विधि को दर्शाता ऐतिहासिक कार्यालय दृश्य।.

(यह छवि केवल उदाहरण के लिए बनाई गई है)

अतिनिर्धारित प्रणालियों के समाधानों का अनुमान लगाने के लिए एक मानक दृष्टिकोण यह है कि मॉडल पैरामीटर ज्ञात किए जाएं जो प्रेक्षित और अनुमानित मानों के बीच वर्ग अंतर के योग को न्यूनतम करते हैं। इस योग को वर्ग अवशेषों का योग (SSR) कहा जाता है। लक्ष्य उन पैरामीटरों [latex]hat{beta}[/latex] को ज्ञात करना है जो फलन [latex]S(beta) = sum_{i=1}^{n} (y_i – x_i^T beta)^2[/latex] को न्यूनतम करते हैं।

साधारण न्यूनतम वर्ग विधि प्रतिगमन विश्लेषण का एक मूलभूत सिद्धांत है। यह रैखिक मॉडल में अज्ञात मापदंडों का अनुमान लगाने का एक सीधा तरीका प्रदान करती है। इसका सिद्धांत सभी डेटा बिंदुओं के सबसे निकट स्थित रेखा (या बहु प्रतिगमन में अतितल) को खोजना है। "निकटतम" को प्रत्येक बिंदु से रेखा तक की ऊर्ध्वाधर दूरियों को न्यूनतम करने के रूप में परिभाषित किया जाता है, विशेष रूप से, इन दूरियों (अवशेषों) के वर्गों के योग को।

इस न्यूनीकरण समस्या को कैलकुलस का उपयोग करके हल किया जा सकता है। वर्ग अवशेषों के योग फलन [latex]S(beta)[/latex] का पैरामीटर सदिश [latex]beta[/latex] के सापेक्ष अवकलन करके और इसे शून्य के बराबर सेट करके, हम समीकरणों का एक समूह प्राप्त करते हैं जिसे "सामान्य समीकरण" के रूप में जाना जाता है। मैट्रिक्स रूप में, इन्हें [latex]X^TX hat{beta} = X^T y[/latex] के रूप में व्यक्त किया जाता है, जहाँ [latex]X[/latex] स्वतंत्र चरों का मैट्रिक्स है और [latex]y[/latex] आश्रित चर का सदिश है।

अनुमानित गुणांक सदिश का हल [latex]hat{beta} = (X^TX)^{-1} X^T y[/latex] द्वारा दिया जाता है। यह क्लोज्ड-फॉर्म हल गणनात्मक रूप से कुशल है और एक अद्वितीय अनुमान प्रदान करता है, बशर्ते कि मैट्रिक्स [latex]X^TX[/latex] व्युत्क्रमणीय हो (अर्थात, स्वतंत्र चरों के बीच कोई पूर्ण बहुसंरेखता न हो)। ज्यामितीय रूप से, OLS हल परिणाम सदिश [latex]y[/latex] के प्रेडिक्टर मैट्रिक्स [latex]X[/latex] के स्तंभों द्वारा फैले सदिश उपस्थान पर एक ऑर्थोगोनल प्रक्षेपण के अनुरूप होता है। शक्तिशाली होने के बावजूद, OLS आउटलायर्स के प्रति संवेदनशील है, क्योंकि अवशिष्टों का वर्ग करने से बड़ी त्रुटियों का अंतिम फिट पर असमान रूप से बड़ा प्रभाव पड़ता है।

UNESCO Nomenclature: 1209
सांख्यिकी

Type

सॉफ्टवेयर/एल्गोरिदम

व्यवधान

संतोषजनक

उपयोग

व्यापक उपयोग

शगुन

  • रेखीय बीजगणित (मैट्रिक्स संक्रियाएँ)
  • अवकलन कैलकुलस (न्यूनतम मान ज्ञात करने के लिए)
  • अवलोकन में त्रुटियों का सिद्धांत (खगोलविदों द्वारा विकसित)
  • विश्लेषणात्मक ज्यामिति (डेकार्टेस)

आवेदन

  • रेखीय प्रतिगमन मॉडल में पैरामीटर अनुमान
  • सिग्नल प्रोसेसिंग और डिजिटल फ़िल्टरिंग
  • सिस्टम पहचान के लिए नियंत्रण सिद्धांत
  • आर्थिक संबंधों के प्रतिरूपण के लिए अर्थमिति
  • कक्षाओं की खगोलीय गणनाएँ

पेटेंट:

NA

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संबंधित विषय: न्यूनतम वर्ग विधि, ओएलएस, पैरामीटर अनुमान, अवशिष्ट वर्गों का योग, अनुकूलन, सामान्य समीकरण, रैखिक बीजगणित, प्रतिगमन विश्लेषण, वक्र फिटिंग, डेटा फिटिंग।

ऐतिहासिक संदर्भ

साधारण न्यूनतम वर्ग विधि (ओएलएस)

1750
1763-12-23
1780
1805
1822
1822
1828
1747
1758
1777
1799
1812
1822
1827
1829

(यदि तिथि अज्ञात है या प्रासंगिक नहीं है, उदाहरण के लिए "द्रव यांत्रिकी", तो इसके उल्लेखनीय उद्भव का एक अनुमानित आंकड़ा प्रदान किया गया है)

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