Questions marquées «least-squares»

Fait référence à une technique d'estimation générale qui sélectionne la valeur du paramètre pour minimiser la différence au carré entre deux quantités, telles que la valeur observée d'une variable, et la valeur attendue de cette observation conditionnée à la valeur du paramètre. Les modèles linéaires gaussiens sont ajustés par les moindres carrés et les moindres carrés est l'idée sous-jacente à l'utilisation de l'erreur quadratique moyenne (MSE) comme moyen d'évaluer un estimateur.

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Est-il possible que d'une régression sur deux variables soit supérieur à la somme de pour deux régressions sur les variables individuelles?
En OLS, est-il possible que le d'une régression sur deux variables soit supérieur à la somme de pour deux régressions sur les variables individuelles.R2R2R^2R2R2R^2 R2(Y∼A+B)>R2(Y∼A)+R2(Y∼B)R2(Y∼A+B)>R2(Y∼A)+R2(Y∼B)R^2(Y \sim A + B) > R^2(Y \sim A) + R^2(Y \sim B) Edit: Ugh, c'est trivial; c'est ce que j'obtiens en essayant de résoudre des …
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