Kleinste-kwadratenmethode: verschil tussen versies
Verwijderde inhoud Toegevoegde inhoud
Geen bewerkingssamenvatting |
|||
Regel 30:
De '''kleinste-kwadratenmethode''' is een methode om een model te passen aan een aantal meetwaarden. De parameters van het model waarvoor geldt dat de kwadraten van de afwijkingen van de meetwaarden ten opzichte van het model minimaal zijn, worden gezocht.
Als het model slechts onafhankelijke parameters kent, die daarnaast elk alleen in de eerste macht voorkomen, dan kan men de kleinste-kwadratenmethode in een keer toepassen: men verkrijgt in een enkele bewerking de optimale parameters. Deze variant noemt men de ''lineaire kleinste-kwadratenmethode''.
Wanneer het model wel hogere machten heeft of correlaties tussen parameters kent, kan via een iteratieve procedure toch vaak een goed model worden gevonden. Hiervoor moet men een aantal keren een berekening maken waarbij de lokale [[afgeleide]] van de model-[[functie (wiskunde)|functie]] wordt gebruikt. Men moet daarvoor echter wel van tevoren weten waar men ongeveer zal uitkomen, anders kan men in een verkeerd (suboptimaal) minimum uitkomen.
| |||