O método de regressão linear pelos mínimos quadrados é um dos mais difundidos para encontraraproximações para modelos lineares em diferentes áreas, como por exemplo, processamento gráfico,aprendizagem de máquina e visão computacional.Em um sistema superdeterminado do tipo AX = B, que não possua solução (devido a erros nos dados), asolução mais próxima, segundo o critério dos mínimos quadrados, é dada pelo sistema: AT ⋅ A X = AT ⋅ B,em que AT é a transposta de A. Considere o problema de encontrar a reta que melhor se ajusta a quatro pontosno plano, segundo o critério dos mínimos quadrados, cujas coordenadas são:
#ENADE
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A reta que melhor se ajusta a quatro pontos no plano, segundo o critério dos mínimos quadrados, cujas coordenadas são: E) y = 1,1x
O Método dos Mínimos Quadrados (MMQ) pode ser definido como sendo uma técnica de otimização matemática que tem como principal objetivo encontrar o melhor ajuste para um conjunto de dados, de forma a minimizar a soma dos quadrados das diferenças entre o valor estimado e os dados observados, sendo por isso muito usado em matemática e engenharias.
Por isso que para descobrir qual reta que melhor se ajusta a quatro pontos no plano, devemos usar o critério dos mínimos quadrados.
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