Согласно методу наименьших квадратов в качестве оценок параметров β₀, β₁ следует использовать такие значения b₀, b₁ которые минимизируют сумму квадратов отклонений:

• фактических значений зависимой переменной от ее среднего значения
• фактических значений объясняемой переменной от ее среднего значения
• расчетных значений зависимой переменной от ее среднего значения
• фактических значений зависимой переменной от ее расчетных значений

Другие предметы Колледж Метод наименьших квадратов метод наименьших квадратов оценка параметров сумма квадратов отклонений зависимая переменная математическая статистика теория вероятностей колледж расчетные значения фактические значения Новый

Метод наименьших квадратов (МНК) используется для оценки параметров линейной регрессии. Основная цель этого метода заключается в минимизации суммы квадратов отклонений между фактическими значениями зависимой переменной и ее расчетными значениями, полученными на основе модели.

Давайте разберем, что это значит и какой вариант из предложенных является правильным:

1. Фактические значения зависимой переменной от ее среднего значения - это не то, что мы минимизируем в рамках метода наименьших квадратов.
2. Фактические значения объясняемой переменной от ее среднего значения - это также не то, что мы ищем, так как объясняемая переменная не является зависимой переменной в контексте МНК.
3. Расчетные значения зависимой переменной от ее среднего значения - это не совсем корректно, так как мы сравниваем расчетные значения с фактическими, а не со средними.
4. Фактические значения зависимой переменной от ее расчетных значений - это именно то, что мы минимизируем. Мы ищем такие значения параметров β₀ и β₁, которые сделают разницу между фактическими значениями зависимой переменной и расчетными значениями (которые мы получаем из модели) как можно меньшей.

Таким образом, правильный ответ: фактических значений зависимой переменной от ее расчетных значений.

В заключение, метод наименьших квадратов позволяет найти наилучшие параметры для линейной модели, минимизируя именно сумму квадратов отклонений между фактическими и расчетными значениями зависимой переменной.