Метод наименьших квадратов (МНК, англ. Ordinary Least Squares, OLS) — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных. Он может использоваться для «решения» переопределенных систем уравнений (когда количество уравнений превышает количество неизвестных), для поиска решения в случае обычных (не переопределенных) нелинейных систем уравнений, для аппроксимации точечных значений некоторой функции. МНК является одним из базовых методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. (Википедия)
Метод наименьших квадратов (МНК, англ. Ordinary Least Squares, OLS) — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных. Он может использоваться для «решения» переопределенных систем уравнений (когда количество уравнений превышает количество неизвестных), для поиска решения в случае обычных (не переопределенных) нелинейных систем уравнений, для аппроксимации точечных значений некоторой функции. МНК является одним из базовых методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным.
Все значения словосочетания «метод наименьших квадратов»Метод наименьших квадратов послужил основой для статистических методов обучения, таких как линейная регрессия и логистическая регрессия, а также для разработки моделей нейронных сетей искусственного интеллекта.
На самом деле этот метод был придуман ещё 200 лет назад, и сейчас появились более эффективные решения, но тем не менее метод наименьших квадратов по-прежнему актуален и используется достаточно часто в задачах регрессии.
Для оценки коэффициентов модели используется метод наименьших квадратов (МНК), который минимизирует сумму квадратов разностей между фактическими и предсказанными значениями зависимой переменной.