Если бы числа могли говорить. Гаусс. Теория чисел

Карикатура на Лежандра, созданная в 1820 году французским художником Луи-Леопольдом Бальи.

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ К СТАТИСТИКЕ

Кроме вычисления пространственных орбит, как мы увидим далее, метод наименьших квадратов имеет большой потенциал применения в других областях математики, особенно в статистике. Решение уравнений методом наименьших квадратов зависит от данных о функции ƒ, связывающей переменные, которые нам известны, и от сложности этой функции. Самый простой случай — когда функция имеет вид прямой, то есть Y = а + bХ. Вычисление параметров а и b получается простым расчетом на основе n пар двумерных данных (х1, y1), (х2, у2),..., (xn, yn). После применения техники наименьших квадратов получаем, продифференцировав и приравняв к нулю, уравнения, известные под названием нормальных уравнений:

откуда выводятся значения a и b:

где Cov(X, Y) — это ковариация переменных, Sx² и x — вариация и среднее значение переменной X, соответственно, а у — среднее значение переменной Y. Итоговую прямую называют регрессионной прямой. Такие вычисления позволяют определить возможное значение одной переменной на основе известного значения другой. Представим, что мы выбрали n индивидов, у которых пропорция между весом и ростом нормальная. На основе этих n пар данных мы делаем вычисления соответствующей регрессионной прямой. С помощью этого уравнения мы можем определить средний ожидаемый вес человека, зная его рост, — это вычисление используется по сей день. Рассмотрим следующую таблицу данных.

Рост Вес 170 68 172 70 174 71 175 72 177 73 180 76 182 80 185 82 186 83 187 84 190 85 193 85 194 86