Méthode des moindres carrés

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Rapprochement des moindres carrés

Explique l'approximation des moindres carrés pour trouver les meilleures lignes ou courbes d'ajustement aux points de données.

Régression linéaire : estimation et test

Explore l'estimation de régression linéaire, les tests d'hypothèses et les applications pratiques en statistique.

Régression multilinéaire : variables et effets normalisés

Explore la normalisation des variables et des effets dans l'analyse de régression multilinéaire.

Modèles probabilistes pour la régression linéaire

Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et ses applications dans la résonance magnétique nucléaire et l'imagerie par rayons X.

Spécification du modèle dans les séries chronologiques

Couvre l'identification et la spécification du modèle dans l'analyse des séries chronologiques, y compris les modèles d'EI et l'estimation des moindres carrés.

Algorithme Gram-Schmidt: Orthogonalisation et factorisation QR

Introduit l'algorithme Gram-Schmidt, la factorisation QR, et la méthode des moindres carrés.

Essai de régression linéaire

Explorer les moindres carrés dans la régression linéaire, les essais d'hypothèses, les aberrations et les hypothèses du modèle.

Équations linéaires : Solution des moindres carrés

Explique comment résoudre les équations linéaires en utilisant la méthode des moindres carrés pour minimiser les erreurs dans le système.

Régression multilinéaire : bases et applications

Couvre les bases de la régression multilinéaire et son application dans l'analyse des propriétés des matériaux.

Moins-quares récursifs : Formulation pondérée

Couvre l'algorithme Recursive des moins-quaires avec une formulation pondérée pour la mise à jour des données en temps réel.