Définition - Que signifie la régression des moindres carrés ordinaires (OLSR)?
La régression des moindres carrés ordinaires (OLSR) est une technique de modélisation linéaire généralisée. Il est utilisé pour estimer tous les paramètres inconnus impliqués dans un modèle de régression linéaire dont le but est de minimiser la somme des carrés de la différence des variables observées et des variables explicatives.
La régression des moindres carrés ordinaires est également connue sous le nom de régression des moindres carrés ordinaires ou des erreurs des moindres carrés.
Definir Tech explique la régression des moindres carrés ordinaires (OLSR)
Inventé en 1795 par Carl Friedrich Gauss, il est considéré comme l'une des premières méthodes de prédiction générale connues. OLSR décrit la relation entre une variable dépendante (ce qui est censé être expliqué ou prédit) et sa ou plusieurs variables indépendantes (variable explicative). L'application OLSR peut être trouvée dans une myriade de domaines tels que la psychologie, les sciences sociales, la médecine, l'économie et la finance.
Deux relations peuvent se produire: linéaire et curviligne. Une relation linéaire est une ligne droite qui passe par la tendance centrale des points; alors qu'une relation curviligne est une ligne courbe. Les associations entre lesdites variables sont représentées en utilisant un nuage de points. La relation peut être positive ou négative et la variation des résultats diffère également en termes de force.
À un niveau de base, OLSR peut être facilement compris même par des non-mathématiciens, et ses solutions pourraient être facilement interprétées. Son intérêt supplémentaire est dû à son accessibilité avec les algorithmes intégrés d'algèbre linéaire des ordinateurs récents. Ainsi, il peut être rapidement appliqué à des problèmes avec des centaines de variables indépendantes fournissant efficacement des résultats à des dizaines de milliers de points de données.
OLSR est souvent utilisé en économétrie, car il fournit le meilleur estimateur linéaire sans biais (BLEU) étant donné les hypothèses de Gauss-Markov. L'économétrie est une branche de l'économie où les méthodes statistiques sont appliquées aux données économiques. Il vise à extraire des relations simples en disséquant d'énormes quantités de données existantes. Cet algorithme statistique est également utilisé dans l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive pour prédire dynamiquement les résultats en fonction de variables qui changent dynamiquement.