MATLAB Implementación del estimador de mínimos cuadrados para un modelo dado

1. ¿Cómo se usa el método de mínimos cuadrados en Matlab??
2. Cómo usar lsqnonlin en Matlab?
3. ¿Cómo utiliza el método de mínimos cuadrados para desarrollar la ecuación de regresión estimada??

¿Cómo se usa el método de mínimos cuadrados en Matlab??

X = LSQR (A, B) intenta resolver el sistema de ecuaciones lineales A*x = B para X usando el método de mínimos cuadrados. LSQR encuentra una solución de mínimos cuadrados para X que minimiza la norma (B-A*X) . Cuando A es consistente, la solución de mínimos cuadrados también es una solución del sistema lineal.

Cómo usar lsqnonlin en Matlab?

x = lsqnonlin (diversión, x0) comienza en el punto x0 y encuentra un mínimo de la suma de cuadrados de las funciones descritas en diversión . La función de la función debe devolver un vector (o matriz) de valores y no la suma de cuadrados de los valores. (El algoritmo calcula implícitamente la suma de cuadrados de los componentes de la diversión (x) .)

¿Cómo utiliza el método de mínimos cuadrados para desarrollar la ecuación de regresión estimada??

El método de mínimos cuadrados es el procedimiento más utilizado para desarrollar estimaciones de los parámetros del modelo. Para una regresión lineal simple, las estimaciones de mínimos cuadrados de los parámetros del modelo β₀ y β₁ se denotan b₀ y B₁. Usando estas estimaciones, se construye una ecuación de regresión estimada: ŷ = B₀ + b₁X .