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Überbestimmte Systeme, affine Funktionen und die Methode der kleinsten Quadrate

  • Daniel BättigEmail author
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Zusammenfassung

Im Kap.  4 sind lineare Gleichungssysteme  analysiert worden, die gleich viele Gleichungen wie Unbekannte haben. In Anwendungen hat man aber oft mehr Gleichungen als Unbekannte. Dies sind überbestimmte Systeme, die keine Lösungen haben. Mit der Methode der kleinsten Quadrate können solche Systeme analysiert werden. Die Methode der kleinsten Quadrate wird vielseitig benutzt. Sie spielt eine wichtige Rolle in der Statistik, um Regressionsmodelle zu fixieren. Die Methode wird in diesem Kapitel beispielhaft bei affinen Regressionsmodellen angewandt, um unbekannte Parameter zu „fitten“.

Supplementary material

Literatur

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Copyright information

© Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2020

Authors and Affiliations

  1. 1.Technik und InformatikBerner FachhochschuleBurgdorfSchweiz

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