Метод наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов является одним из наиболее распространенных и наиболее разработанных вследствие своей простоты и эффективности методов оценки параметров линейных эконометрических моделей.
Вместе с тем, при его применении следует соблюдать определенную осторожность, поскольку построенные с его использованием модели могут не удовлетворять целому ряду требований к качеству их параметров и, вследствие этого, недостаточно «хорошо» отображать закономерности развития процесса .
Название свое метод наименьших квадратов получил, исходя из основного принципа, которому должны удовлетворять полученные на его основе оценки параметров: сумма квадратов ошибки модели должна быть минимальной.
Метод наименьших квадратов – один из методов теории ошибок для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки.
Метод наименьших квадратов применяется также для приближённого представления заданной функции другими (более простыми) функциями и часто оказывается полезным при обработке геодезических измерени.
Метод наименьших квадратов содержит в себе 2 основных способа: коррелатный и параметрический, которые при строгом уравнивании дают одинаковые результаты. Выбор способа обычно зависит от объема вычислений, определяемого в основном количеством совместно решаемых уравнений, т.е. конфигурацией сети.
Коррелатный способ более оптимален для свободных сетей и сетей с небольшим числом исходных пунктов и большим числом определяемых – по-скольку количество уравнений равно числу избыточных измерений.
Параметрический способ, наоборот, выгоден для сетей с большим числом исходных и малым числом определяемых, по-скольку количество уравнений будет равно числу необходимых измерений.
Идея коррелатного способа заключается в отыскании поправок к измеренным величинам через вспомогательные неопределенные множители, называемые коррелатами. Сущность уравнивания коррелатным способом состоит в том, что задачу нахождения минимума функции уравнения разложенного по ряду Тейлора решают по способу Лагранжа с определенными коррелатами, в результате чего получают коррелатные уравнения поправок (векторы поправок). Преобразовав уравнения поправок получают нормальные уравнения коррелат, через которые находят вероятнейшие значения поправок.
Параметрический способ подразумевает вычисление поправок не к измеренным величинам, а к каким-то приближенным значениям (параметрам), т.е. к конечным результатам уравнения, которыми в геодезических сетях являются координаты или высоты пунктов, и непосредственное получение вероятнейших значений параметров, минуя вероятнейшее значение измеренных элементов сети.
Метод наименьших квадратов был предложен К. Ф. Гауссом (1794-95) и А. Лежандром (1805-06). Первоначально этот метод использовался для обработки результатов астрономических и геодезических наблюдений. Строгое математическое обоснование и установление границ содержательной применимости метода наименьших квадратов даны А. А. Марковым и А. Н. Колмогоровым. Ныне способ представляет собой один из важнейших разделов математической статистики и широко используется для статистических выводов в различных областях науки и техники.
- 67 Содержание
- Введение
- Раздел 1 сущность и значение статистики
- Предмет, метод и задачи статистики
- Понятие статистики, методы и задачи
- Методы статистического наблюдения
- Характеристика сводки и обработки первичной информации
- Характеристика обобщения и анализа статистической информации
- 1.2 Задачи и принципы организации государственной статистики в Российской Федерации
- Развитие статистики как науки
- История развития муниципальной статистики в Российской Федерации
- Организация статистики в Российской Федерации
- Органы государственной статистики в Российской Федерации
- Раздел 2
- Этапы проведения статистического наблюдения
- 2.2 Формы, виды и способы организации статистического наблюдения
- Формы статистической отчётности
- Планирование и организация статистического наблюдения
- Раздел 3 сводка и группировка статистических данных
- Задачи и виды статистической сводки
- Понятие и виды сводки
- Характеристика простой сводки
- Характеристика типологических группировок
- Характеристика аналитических группировок
- Характеристика структурных группировок
- Принципы построения группировок
- Ряды распределения в статистике
- Построение рядов распределения
- Виды рядов распределения
- Графическое изображение рядов распределения
- Раздел 4
- Виды таблиц
- Основные правила оформления и чтения таблиц
- Статистические графики и правила их построения
- Основные элементы статистических графиков
- Классификация графиков по видам
- Диаграммы сравнения
- Статистические карты
- Раздел 5 статистические показатели
- Абсолютные и относительные величины в статистике
- Статистический показатель и его виды
- Абсолютные показатели, единицы их измерения
- Относительные показатели
- Средние величины в статистике
- Понятие среднего показателя
- Средняя арифметическая и её свойства
- Другие виды средних показателей
- Структурные средние
- Показатели вариации в статистике
- Основные показатели, характеризующие вариацию
- Способы расчёта показателей вариации
- Раздел 6 ряды динамики в статистике
- 6.1. Виды и методы анализа рядов динамики
- Динамические ряды и их виды
- Моментные и интервальные ряды динамики
- 6.2. Основные показатели анализа динамических рядов
- Абсолютный прирост
- Темп роста
- Темп прироста
- Средние показатели
- Раздел 7 индексы в статистике
- 7.1. Понятие статистических индексов и их роль в экономике
- Индивидуальные индексы
- Общие индексы и их свойства
- Индексы цены и индексы физического объёма
- 7.2. Среднеарифметические и среднегармонические индексы
- Понятие среднеарифметических и среднегармонических индексов
- Формулы расчёта среднеарифметических и среднегармонических индексов
- Раздел 8 выборочное наблюдение в статистике
- 8.1. Способы формирования выборочной совокупности
- Понятие выборочного наблюдения
- Способы отбора единиц при выборочном обследовании
- 8.2. Методы оценки результатов выборочного наблюдения
- Понятие ошибки выборочного наблюдения
- Оптимальная численность выборки
- Раздел 9 статистическое изучение связи между явлениями
- 9.1. Методы изучения связи между явлениями
- Основные понятия методов изучения связи между явлениями
- Виды зависимостей между экономическими явлениями
- 9.2. Корреляционно-регрессионный анализ
- Корреляционный анализ количественных признаков
- Корреляционный анализ порядковых переменных
- Метод наименьших квадратов
- Метод наименьших модулей
- Двумерное линейное уравнение регрессии