Definición: ¿Qué significa Regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLSR)?
La regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLSR) es una técnica de modelado lineal generalizada. Se utiliza para estimar todos los parámetros desconocidos involucrados en un modelo de regresión lineal, cuyo objetivo es minimizar la suma de los cuadrados de la diferencia de las variables observadas y las variables explicativas.
La regresión de mínimos cuadrados ordinarios también se conoce como regresión de mínimos cuadrados ordinarios o errores de mínimos cuadrados.
Techinfo explica la regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLSR)
Inventado en 1795 por Carl Friedrich Gauss, se considera uno de los primeros métodos de predicción general conocidos. OLSR describe la relación entre una variable dependiente (lo que se pretende explicar o predecir) y su una o más variables independientes (variable explicativa). La aplicación OLSR se puede encontrar en innumerables campos como psicología, ciencias sociales, medicina, economía y finanzas.
Hay dos relaciones que pueden ocurrir: lineal y curvilínea. Una relación lineal es una línea recta que se traza a través de la tendencia central de los puntos; mientras que una relación curvilínea es una línea curva. Las asociaciones entre dichas variables se representan mediante un diagrama de dispersión. La relación puede ser positiva o negativa, y la variación del resultado también difiere en fuerza.
En un nivel básico, OLSR puede ser fácilmente entendido incluso por no matemáticos, y sus soluciones podrían interpretarse fácilmente. Su consideración adicional se debe a su capacidad con los algoritmos incorporados de las computadoras recientes del álgebra lineal. Por lo tanto, se puede aplicar rápidamente a problemas con cientos de variables independientes entregando resultados de manera eficiente a decenas de miles de puntos de datos.
OLSR se utiliza a menudo en econometría, ya que proporciona el mejor estimador lineal insesgado (AZUL) dados los supuestos de Gauss-Markov. La econometría es una rama de la economía en la que se aplican métodos estadísticos a los datos económicos. Su objetivo es extraer relaciones simples mediante la disección de enormes cantidades de datos existentes. Este algoritmo estadístico también se utiliza en el aprendizaje automático y el análisis predictivo para predecir dinámicamente los resultados en función de las variables que cambian dinámicamente.