Los métodos de mínimos cuadrados es, tal vez, la técnica más popular en estadística. Esto se debe a varias razones. En primer lugar, los estimadores más comunes se pueden abordar mediante este marco. Por ejemplo, la media de una distribución es el valor que minimiza la suma de desviaciones cuadradas de los resultados. Segundo, usar cuadrados hace muy tratables a los mínimos cuadrados debido a que el teorema de Pitágoras indica que, cuando el error es independiente de una cantidad estimada, se puede sumar el cuadrado del error y el cuadrado de la cantidad estimada. Finalmente, las herramientas matemáticas y algoritmos empleados en mínimos cuadrados han sido estudiados en profundidad durante un tiempo relativamente largo.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Video:
Toma de decisiones en situaciones de incertidumbre. ©UPV
Artículo:
Desarrollo de un modelo de dinámica de sistemas basado en la metodología Seis Sigma
Artículo:
Validación de un modelo markoviano de uso de la tierra basado en agentes : aplicación a las transiciones bosque-agricultura en Madagascar
Tesis:
Análisis de las posibilidades de uso de los sistemas de supervisión en la planificación y control de producción
Artículo:
Algoritmo de mínimos cuadrados con error codificado para filtrado adaptivo