Los algoritmos de mínimos cuadrados medios son aquellos que se derivan de la estimación matemática de mínimos cuadrados medios. Este es uno de los métodos más famosos en la teoría de la estimación y conduce a muchas más clases de métodos de estimación.
En Algoritmos de mínimos cuadrados medios, intente minimizar el Error de cuadrados medios causado por perturbaciones externas en los datos. Para visualizar esto, el ejemplo de regresión lineal debe ser suficiente. Tomemos el ejemplo de la Ley de Boyle, que establece que en condiciones de temperatura constante, una cantidad fija de gas sigue la relación
[matemáticas] PV = constante [/ matemáticas]
Ahora observando lo anterior, podemos decir que una gráfica entre P y (1 / V) debería producir una línea recta. Ahora, en realidad, cuando se realiza el experimento, obtenemos una trama similar a la siguiente.
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Esto puede no ser lo que esperamos, ya que esperamos una línea recta que aprenda la Ley de Boyle. Al esperar, nos olvidamos de los errores causados por la medición. Los errores de medición causan desviaciones de los valores originales. Pero, después de todo, debemos ajustar una línea a través de estos puntos, una curva que predice matemáticamente la tendencia de los datos, esto se puede lograr asumiendo una línea con pendiente m e interceptando c, y así calcular los errores cuadrados mínimos medios para cada punto y, finalmente, encontrar los valores de myc que minimizan la expresión de los errores cuadrados mínimos medios (esto se puede encontrar al diferenciar). Este es un ejemplo de Regresión lineal, hay muchas más aplicaciones de Algoritmos cuadrados mínimos mínimos.
Todo este proceso es una formulación del algoritmo de mínimos cuadrados cuadrados cuando se aplica a un proceso en particular, esto también se puede aplicar a sistemas de comunicación, biología, procesamiento de señales y muchos más.