Séance de cours

Estimation et projection des moindres carrés

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Description

Cette séance de cours couvre l'estimation des moindres carrés pour un système, y compris des exemples et des solutions. Il se penche également sur le concept de projectivité, en discutant de différents facteurs affectant l'optimisation des performances, tels que le régime alimentaire, la hauteur de la selle et la pression. L'instructeur explique le plan Hadamard, les effets d'aliasing et le repli complet dans la conception expérimentale, fournissant un aperçu des techniques de dé-aliasing et de l'inférence des effets. La séance de cours se termine par un diagramme des effets utilisant un plan complet pour identifier les interactions et les facteurs non liés.

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Concepts associés (23)

Optimisation de code

En programmation informatique, l'optimisation de code est la pratique consistant à améliorer l'efficacité du code informatique d'un programme ou d'une bibliothèque logicielle. Ces améliorations permettent généralement au programme résultant de s'exécuter plus rapidement, de prendre moins de place en mémoire, de limiter sa consommation de ressources (par exemple les fichiers), ou de consommer moins d'énergie électrique. La règle numéro un de l'optimisation est qu'elle ne doit intervenir qu'une fois que le programme fonctionne et répond aux spécifications fonctionnelles.

Optimizing compiler

In computing, an optimizing compiler is a compiler that tries to minimize or maximize some attributes of an executable computer program. Common requirements are to minimize a program's execution time, memory footprint, storage size, and power consumption (the last three being popular for portable computers). Compiler optimization is generally implemented using a sequence of optimizing transformations, algorithms which take a program and transform it to produce a semantically equivalent output program that uses fewer resources or executes faster.

Méthode des moindres carrés

La méthode des moindres carrés, indépendamment élaborée par Legendre et Gauss au début du , permet de comparer des données expérimentales, généralement entachées d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé décrire ces données. Ce modèle peut prendre diverses formes. Il peut s’agir de lois de conservation que les quantités mesurées doivent respecter. La méthode des moindres carrés permet alors de minimiser l’impact des erreurs expérimentales en « ajoutant de l’information » dans le processus de mesure.

Linear least squares

Linear least squares (LLS) is the least squares approximation of linear functions to data. It is a set of formulations for solving statistical problems involved in linear regression, including variants for ordinary (unweighted), weighted, and generalized (correlated) residuals. Numerical methods for linear least squares include inverting the matrix of the normal equations and orthogonal decomposition methods. The three main linear least squares formulations are: Ordinary least squares (OLS) is the most common estimator.

Generalized least squares

In statistics, generalized least squares (GLS) is a method used to estimate the unknown parameters in a linear regression model when there is a certain degree of correlation between the residuals in the regression model. Least squares and weighted least squares may need to be more statistically efficient and prevent misleading inferences. GLS was first described by Alexander Aitken in 1935. In standard linear regression models one observes data on n statistical units.

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Séances de cours associées (49)

Régression linéaire: bases et principe des moindres carrés

Couvre les bases de régression linéaire, en se concentrant sur la minimisation des erreurs en utilisant le principe des moindres carrés et comprend une table ANOVA et un exemple pratique dans R.

Hadamard Design: Introduction et construction

Présente Hadamard et Plackett-Burman conçoit, expliquant les techniques de construction, d'analyse et d'optimisation.

Box-Jenkins Méthodologie: Bâtir des modèles de séries chronologiques

Couvre la méthodologie Box-Jenkins pour construire des modèles de séries chronologiques, y compris l'identification des modèles, les calculs de variance et le diagnostic des modèles.

Méthode de Newton : Hesse et optimisation

Explore la méthode d'optimisation de Newton, en mettant l'accent sur le rôle de la matrice de Hesse.

Régression moderne: données d'orge de printemps

Couvre l'inférence, les moindres carrés pondérés, l'analyse des données sur l'orge de printemps et les techniques de lissage.

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Optimisation de code

Optimizing compiler

Méthode des moindres carrés

Linear least squares

Generalized least squares

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