最小二乗法

最小二乗法#

  • 読み: さいしょうにじょうほう,さいしょうじじょうほう

  • 英名: Least Squares Method

  • 別名: 最小自乗法

「各計測時刻におけるある物質の濃度の測定値」のようなデータをモデル関数にフィッティングする際に,「各点 \(x_i\) におけるデータの値 \(y_i\) とモデル関数 \(f(x_i)\) の値の差の二乗和 \(\displaystyle\sum_i{|y_i-f(x_i)|^2}\)」を最小化する手法のこと.一般には数理計画問題として定式化し求解することになるが,モデル関数が一次関数であり変数に関する制約がないような場合には,QR 分解などの簡便な手法が知られている.