Metoda najmniejszych kwadratów: Różnice pomiędzy wersjami

Z Encyklopedia Zarządzania
mNie podano opisu zmian
mNie podano opisu zmian
Linia 1: Linia 1:
{{infobox4
|list1=
<ul>
<li>[[ANOVA]]</li>
<li>[[Próg absolutny]]</li>
<li>[[Eksperyment]]</li>
<li>[[Próba]]</li>
<li>[[Błąd pomiaru]]</li>
<li>[[Metoda badawcza]]</li>
<li>[[Zmienna zależna]]</li>
<li>[[Badanie kohortowe]]</li>
<li>[[Alfa Cronbacha]]</li>
</ul>
}}
'''[[Metoda]] najmniejszych kwadratów''' (MNK) jest jedną z najważniejszych technik używanych w statystyce i ekonometrii do estymacji parametrów modelu regresji liniowej. Jej celem jest minimalizacja sumy kwadratów różnic między wartościami obserwowanymi a wartościami przewidywanymi przez [[model]].
'''[[Metoda]] najmniejszych kwadratów''' (MNK) jest jedną z najważniejszych technik używanych w statystyce i ekonometrii do estymacji parametrów modelu regresji liniowej. Jej celem jest minimalizacja sumy kwadratów różnic między wartościami obserwowanymi a wartościami przewidywanymi przez [[model]].



Wersja z 12:11, 21 paź 2023

Metoda najmniejszych kwadratów
Polecane artykuły

Metoda najmniejszych kwadratów (MNK) jest jedną z najważniejszych technik używanych w statystyce i ekonometrii do estymacji parametrów modelu regresji liniowej. Jej celem jest minimalizacja sumy kwadratów różnic między wartościami obserwowanymi a wartościami przewidywanymi przez model.

W kontekście modelu regresji liniowej, MNK szuka linii najlepiej dopasowanej do danych, minimalizując sumę kwadratów reszt (różnic między wartościami obserwowanymi a wartościami przewidywanymi). Model regresji liniowej ma postać:

gdzie:

to zmienna zależna dla i-tej jednostki
to zmienna niezależna dla i-tej jednostki
i to parametry modelu, które chcemy estymować
to reszta (różnica między wartością obserwowaną a wartością przewidywaną przez model )

MNK estymuje parametry i poprzez minimalizację funkcji kwadratowej sumy reszt:

Wynikiem MNK są szacunki parametrów i , które minimalizują tę funkcję. Te szacunki można otrzymać poprzez różniczkowanie funkcji sumy kwadratów reszt i rozwiązanie układu równań wynikającego z równań normalnych.

Wyniki MNK można interpretować jako wartości, które minimalizują różnice między wartościami obserwowanymi a wartościami przewidywanymi przez model regresji liniowej. Im mniejsze są te różnice, tym lepsze dopasowanie modelu do danych.

Metoda najmniejszych kwadratów jest szeroko stosowana w dziedzinach takich jak ekonomia, finanse, nauki społeczne oraz wszędzie tam, gdzie analiza zależności między zmiennymi jest istotna.


Bibliografia

  • Kot, S. M., Jakubowski, J., & Sokołowski, A. (2007). Statystyka: podręcznik dla studiów ekonomicznych. Centrum Doradztwa i Informacji Difin.