Метод найменших квадратів: відмінності між версіями

[неперевірена версія][неперевірена версія]
: <math> \beta_0 = \frac{1}{M} \sum_i y_i - \frac{\beta_1}{M}\sum_i x_i, \beta_1 = \frac{M\sum_i x_iy_i - \sum_i x_i\sum_i y_i}{M\sum_i x_i^2 - (\sum_i x_i)^2}</math>
 
=== Множинна регресія (випадок багатьох незалежних змінзмінних) ===
 
Для надлишково-визначеної системи ''m'' [[СЛАР|лінійних рівнянь]] з ''n'' невідомими <math>\beta_j, \quad (m > n) :</math>
130

редагувань