MATLAB Menerapkan Estimator Kotak Terkecil untuk Model yang Diberikan

1. Bagaimana Anda menggunakan metode kuadrat terkecil di matlab?
2. Cara menggunakan lsqnonlin di matlab?
3. Bagaimana Anda menggunakan metode kuadrat terkecil untuk mengembangkan persamaan regresi estimasi?

Bagaimana Anda menggunakan metode kuadrat terkecil di matlab?

x = lsqr (a, b) berupaya memecahkan sistem persamaan linier a*x = b untuk x menggunakan metode kuadrat terkecil. LSQR menemukan solusi kuadrat terkecil untuk x yang meminimalkan norma (b-a*x) . Saat a konsisten, solusi kuadrat terkecil juga merupakan solusi dari sistem linier.

Cara menggunakan lsqnonlin di matlab?

x = lsqnonlin (menyenangkan, x0) dimulai pada titik x0 dan menemukan minimum jumlah kotak fungsi yang dijelaskan dalam kesenangan . Fungsi kesenangan harus mengembalikan vektor (atau array) nilai dan bukan jumlah kotak nilai. (Algoritma secara implisit menghitung jumlah kotak komponen kesenangan (x) .)

Bagaimana Anda menggunakan metode kuadrat terkecil untuk mengembangkan persamaan regresi estimasi?

Metode kuadrat terkecil adalah prosedur yang paling banyak digunakan untuk mengembangkan estimasi parameter model. Untuk regresi linier sederhana, estimasi kuadrat terkecil dari parameter model β₀ dan β₁ dilambangkan b₀ dan B₁. Menggunakan perkiraan ini, persamaan regresi yang diperkirakan dibangun: ŷ = b₀ + b₁x .