Las diferencias de Mínimos Cuadrados y Regresión Lineal

Regresión lineal y mínimos cuadrados son conceptos matemáticos que analizan estadísticamente las variables y los coloca frente a una línea para medir la variación y la desviación . Ambos conceptos se utilizan con frecuencia en matemáticas básicas y análisis de datos estadísticos . En su mayor parte , ambos tienen un enfoque similar para el modelado , pero completamente diferentes procedimientos y resultados . Propósito

El propósito de los mínimos cuadrados es acercarse a la solución aproximada de ecuaciones sobreestimado o ecuaciones que tienen más variables desconocidas que conocido. En otras palabras , su propósito principal es aislar variables desconocidas y minimizar su efecto sobre las variables conocidas . El propósito de la regresión lineal es para mostrar la relación escalable entre dos o más variables . En la regresión lineal , se conocen claramente todas las variables . Las variables analizadas por regresión lineal afectan directamente el uno al otro de una manera claramente escalable.

Procedimientos

El procedimiento de los mínimos cuadrados ajusta los parámetros de las variables desconocidas con el fin de mejor ajuste a los datos. La regresión lineal nunca ajusta los parámetros de las variables ya que todos los parámetros están claramente definidos . Mínimos cuadrados crean un residual que da cuenta de la diferencia entre el valor real de las variables dependientes conocidos y el valor predicho de variables independientes desconocidas. Una vez más , la regresión lineal no tiene que hacer ninguna hipótesis o predicciones durante el procedimiento. En muchos sentidos , los procedimientos de regresión lineal son mucho más simples que las de los mínimos cuadrados.
Lineal vs no lineal

Como su nombre indica , regresión lineal traza sus hallazgos en una línea perfectamente recta que distingue inequívocamente una tendencia. Mínimos cuadrados Solares sus conclusiones tanto en una curva y una línea recta , en función de los datos que están siendo analizados. Ya sea un mínimos cuadrados traza una línea curva o recta depende totalmente de la naturaleza del residuo . Si el residual muestra muchos problemas en la relación entre los valores de las variables pronosticadas y conocidos , la línea trazará como una curva . Pero si los programas residuales muy pocas interrupciones entre los valores previstos y conocidos , será trazar una línea recta .
Aplicación

mínimos cuadrados se utiliza para los datos de ajuste y interpretación sistema con muchas variables desconocidas . La regresión lineal , por otro lado , se utiliza particularmente para mostrar las líneas de tendencia mediante el análisis de datos bien definidos . Mínimos cuadrados tiene el potencial para predecir las tendencias , lo que abre las conclusiones a error. Regresión lineal no hace un error; Más bien, muestra claramente las tendencias entre las variables , ya que no tiene que disputar con variables desconocidas . La regresión lineal se aplica al análisis de las cosas que ya se conocen .