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न्यूनतम वर्ग विधि

सूची न्यूनतम वर्ग विधि

कुछ दिये हुए आंकड़ों पर एक द्विघाती-वक्र बैठाया (फिट किया) गया है तकनीकी रूप से कहा जाय तो न्यूनतम वर्ग की विधि (method of least squares) किसी अतिनिश्चित तंत्र (overdetermined system) का लगभग हल (approximate soluion) निकालने के लिये उपयोग में लायी जाती है। दूसरे शब्दों में, ऐसे समीकरणों का तंत्र जहाँ समीकरणों की संख्या अज्ञात राशियों की संख्या से भी अधिक हो वहाँ यह विधि एक 'लगभग हल' निकालने में सहायता करती है। न्यूनतम वर्ग की विधि को एक अलग तरीके से भी देखा जा सकता है - दिये हुए आंकड़ों पर कोई वक्र (curve) फिट करना। इसलिये यह 'कर्व-फिटिंग' के लिये बहुतायत में उपयोग की जाती है। सबसे पहले इस विधि का वर्णन कार्ल फ्रेड्रिक गाउस ने (लगभग १७९४ ई) प्रस्तुत किया था। .

2 संबंधों: वर्ग माध्य मूल, वक्र आसंजन

वर्ग माध्य मूल

गणित में वर्ग माध्य मूल (root mean square / RMS or rms), किसी चर राशि के परिमाण (magnitude) को व्यक्त करने का एक प्रकार का सांख्यिकीय तरीका है। इसे द्विघाती माध्य (quadratic mean) भी कहते हैं। यह उस स्थिति में विशेष रूप से उपयोगी है जब चर राशि धनात्मक एवं ऋणात्मक दोनों मान ग्रहण कर रही हो। जैसे ज्यावक्रीय (sinusoids) का आरएमएस एक उपयोगी राशि है। 'वर्ग माध्य मूल' का शाब्दिक अर्थ है - दिये हुए आंकड़ों के "वर्गों के माध्य का वर्गमूल (root)".

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वक्र आसंजन

Fitting of a noisy curve by an asymmetrical peak model, with an iterative process (Gauss–Newton algorithm with variable damping factor α). Top: raw data and model. Bottom: evolution of the normalised sum of the squares of the errors. वक्र आसंजन या वक्र बैठाना (Curve fitting) एक गणितीय प्रक्रिया है जिसमें किसी दिये हुए आंकड़े के आधार पर एक वक्र की रचना करना या एक गणितीय फलन की गणना करना होता है जो इन आंकड़ों से सर्वाधिक शुद्धतापूर्वक मेल खाता हो (best fit)। वैज्ञानिकों, इंजीनियरों एवं अन्य प्रायोगिक कार्य करने वालों को प्रयोग से प्राप्त आंकड़ों पर वक्र बैठाने की बहुत जरूरत पड़ती है। समुचित वक्र फिट करने से आंकड़ों में छिपा हुआ रहस्य बहुत हद तक साफ दिखने लगता है। कर्व फिटिंग करने से इन आंकड़ों से सम्बन्धित प्रक्रिया या फेनामेना का मॉडल तैयार करने में भी मदद मिलती है। इसके अलावा वक्र बैठाने से उस आंकड़े में छिपी बहुत सी विशेषताएँ आसानी से ज्ञात की जा सकतीं हैं; जैसे किसी बिन्दु पर अवकलज (derivative), स्थानीय अधिकतम व न्यूनतम बिन्दु, वक्र के अन्दर आने वाला क्षेत्रफल (समाकलन द्वारा) आदि। .

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यहां पुनर्निर्देश करता है:

न्यूनतम वर्ग सिद्धांत, न्यूनतम वर्ग की विधि, न्यूनतम-वर्ग-रीति

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