В чём заключается метод наименьших квадратов при подборе линии регрессии?

Метод наименьших квадратов (МНК) при подборе линии регрессии заключается в минимизации суммы квадратов вертикальных отклонений от каждой точки данных до линии. birdyx.ru

Суть метода: для каждой точки на графике измеряют расстояние по оси y до каждой проведённой линии. education.yandex.ru Вычисляют разницу между фактическим и предсказанным значением зависимой переменной для каждого значения независимой переменной. education.yandex.ru

Если фактическое и предсказанное значение совпадают, то модель предсказала значение идеально. education.yandex.ru Чем больше разница, тем хуже предсказание модели для этого единственного наблюдения. education.yandex.ru

Чтобы отрицательные и положительные разницы не компенсировали друг друга, разницу между фактическими и предсказанными значениями возводят в квадрат, а затем суммируют полученные значения для всех точек. education.yandex.ru В результате вычисляют дисперсию остатков регрессии. education.yandex.ru

Метод наименьших квадратов стремится минимизировать суммарные ошибки прогнозирования, чтобы получить наилучшую линейную модель. python-school.ru