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Für die Anwendung der Methode der kleinsten Quadrate musste jedoch keine Annahme über die Verteilung der Zufallsvariablen in der Grundgesamtheit getroffen werden.
Zusammenfassung Das Grundprinzip der Methode der kleinsten Quadrate wurde zu Beginn des 19. Jahrhunderts von C. F. Gauß [83] im Zusammenhang mit der Berechnung von Planetenbahnen formuliert. Es handelt sich um einen Spezialfall der im letzten Kapitel behandelten Problemstellung, der wegen seiner großen praktischen Bedeutung in diesem Kapitel getrennt behandelt werden soll. Preview Unable to display preview. Download preview PDF. Author information Author notes Markos Papageorgiou Present address: Dept. Production Engineering, and Management, Technical University of Crete, University Campus, 731 00, Chania, Griechenland Affiliations Lehrstuhl für Steuerungs- und Regelungstechnik, Technische Universität München, Theresienstr. 90, 80290, München, Deutschland Marion Leibold Lehrstuhl für Steuerungs- und Regelungstechnik, Technische Universität München, Theresienstr. 90, 80290, München, Deutschland Martin Buss Corresponding author Correspondence to Markos Papageorgiou. Copyright information © 2012 Springer-Verlag Berlin Heidelberg About this chapter Cite this chapter Papageorgiou, M., Leibold, M., Buss, M. (2012).
4) nach der Methode der kleinsten Quadrate vorgezogen. Dabei wird die Matrix zerlegt als Produkt von zwei Matrizen wobei orthogonal und eine Rechtsdreiecksmatrix ist. Da orthogonale Matrizen die Länge eines Vektors invariant lassen, gilt Daraus ist ersichtlich, dass minimiert wird durch jenes, welches löst. In M ATLAB werden überbestimmte Gleichungssysteme der Form ( 3. 4) automatisch mit der QR-Zerlegung gelöst, wenn man den Backslash-Operator x = A\b benützt. Peter Arbenz 2008-09-24
Methode der kleinsten Quadrate Definition Die lineare Regression basiert auf der von Carl Friedrich Gauß entwickelten Methode der kleinsten Quadrate. Um die Ausgleichs- bzw. Regressionsgerade zu finden, die am besten zu den Datenpunkten passt, werden die quadrierten Abstände (Abstandsquadrate) zwischen den Datenpunkten (Messwerten) und der Regressionsfunktion/-geraden minimiert. Das Quadrat der Abstände wird verwendet, um positive und negative Abweichungen gleich zu behandeln und um zu vermeiden, dass sich die Abweichungen gegenseitig aufheben (das könnte man auch durch die Verwendung absoluter Beträge erreichen) und um große Fehler stärker zu gewichten (1 2 = 1, 2 2 = 4, 3 2 = 9 etc. ; die Verhältnisse ändern sich also nicht "nur" um 100% (von 1 auf 2) bzw. 50% (von 2 auf 3), sondern um 400% (von 1 auf 4) bzw. um 225% (von 4 auf 9)). Alternative Begriffe: Kleinste-Quadrate-Methode, KQ-Methode, Methode der kleinsten Fehlerquadrate. Beispiel: Methode der kleinsten Quadrate Um diese Abstände zu zeigen, werden die Beispieldaten zur linearen Regression bzgl.
05 \end{array}\right) \\ P_4 = \left(\begin{array}{c} P_4x \\ P_4y \end{array}\right) = \left(\begin{array}{c} 4 \\ 2. 22 \end{array}\right) \end{eqnarray} $$ Diese Messwerte sehen in einem Diagramm etwa so aus: Abbildung 1: 4 Messpunkte im xy-Koordinatensystem scheinen ungefhr auf einer Geraden zu liegen. Man sieht sofort, dass die Messwerte "ungefhr" auf einer Geraden liegen. Man knnte das Diagramm ausdrucken und mit einem Linieal eine Linie entlang der Messpunkte zeichnen, die "ungefhr" dem Verlauf entspricht. Die Linie kann aber nicht genau durch die Punkte gehen, da sie eben nur "ungefhr" auf einer Geraden liegen. Das Verfahren der kleinsten Fehlerquadrate, bietet nun eine Mglichkeit, diese "ungefhre" Linie mathematische zu bestimmen und somit den Verlauf der Messwerte zu beschreiben. Gesucht ist eine Gerade der Form, die "so gut wie mglich" den Verlauf dem Verlauf der Messwerte entspricht. Die Anforderung an diese Gerade ist, dass die Abstnde der Messpunkte zu ihr so klein wie mglich sein sollen.