Méthode des moindres carrés
Méthode des moindres carrés 05 12 2016 v2 0 Algèbre Linéaire 2016 Déjà vu la dernière semaine K corps • • orthogonales •
Méthode des moindres carrés - Université de Sherbrooke
Méthode des moindres carrés Voicileproblèmeàrésoudre Supposons des données expérimentales portées sur un graphique (figure ci-dessous), qui forment un nuage de points
Identification par la méthode des moindres carrés et par la
méthode des moindres carrés et la méthode du modèle 2 Méthode des moindres carrés Le principe général de cette méthode est de choisir le jeu de paramètres d’un modèle que l’on définira, de telle sorte qu’il minimise la somme des carrés de la différence entre les valeurs prédites par le modèle et les valeurs observées 1
Méthode des moindres carrés - HEIG-VD
La méthode des moindres carrés permet de sélectionner parmi ces fonctions, celle qui reproduit le mieux les données expérimentales On parle dans ce cas d’ajustement par la méthode des moindres carrés Si les paramètres θont un sens physique la procédure d’ajustement donne également une estimation indirecte de la valeur de ces
MÉTHODE DES MOINDRES CARRÉS ORDINAIRES (H3, J1)
Il s'agit donc d'un cas particulier de la méthode des moindres carrés généralisés On appelle estimateur des moindres carrés ordinaires linéaire, ou estimateur de C F GAUSS - A A MARKOV linéaire, de b la solution du problème d'optimisation
Méthode des moindres carrés : meilleure approximation
Cette méthode de calcul de aet best appelé méthode des moindres carrés Proposition 2 1 La matrice M = P n i=1 x 2 i n P i=1 x i n i=1 x i n est inversible, dès que n 2 et au moins deux des x i sont distincts Dans ce cas (2 5) a une unique solution, i e la méthode des moindres carrés a une unique solution Preuve
Méthode des moindres carrés
Pour tester la méthode des moindres carrés, on définit une fonction f(xja 0;a 1) et on génère des données aléatoires correspondant à cette fonction Pour simplifier, les N valeurs x i sont échantillonnées régulièrement sur l’intervalle [0;1] y i est une variable aléatoirecontinue
Ajustement linéaire par les moindres carrés
Ajustement par la méthode des moindres carrés Exemples On se donne deux séries X px iq i et Y py iq i ayant le même nombre d’éléments But : établir un lien (si il existe) entre X et Y: On peut dans un premier temps, représenter ces points sur un graphe pour se faire une idée Ce graphe s’appellenuage de points
Régression linéaire multiple - unistrafr
Méthode des moindres carrés ordinaires Propriétés des moindres carrés Hypothèses et estimation Analyse de la variance : Test de Fisher Autres tests et IC Régression linéaire simple Exemple Affiner le modèle Exemple : Issu du livre « Statistiques avec R », P A Cornillon, et al , Deuxième édition, 2010
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Méthode des moindres
carrés 2Méthodes des moindres carrés
Chapitre 6 du polycopié
"La méthode des moindres carrés permet de comparer des données expérimentales, modèle mathématiquecensé décrire ces données. conservation que les quantités mesurées doivent respecter. La méthode des évaluer les valeurs plus probables des paramètres de la loi recherchée, ainsi 3 "Les données suivent la courbe figurée en pointillés et sont affectées par une erreur aléatoire. "Elles sont représentées graphiquement sous la forme de points de mesures, munis de barres d'erreur. "Le meilleur ajustement déterminé par la méthode des moindres carrés est représenté en rouge. "Il s'agit de la fonction qui minimise la somme quadratique des écarts (appelés résidus) entre les données et le modèle. 4 "Dans le cas le plus courant, le modèle théorique est une famille de fonctions ș) variables x, indexées par un ou plusieurs paramètres șinconnus. "La méthode des moindres carrés permet de sélectionner parmi ces fonctions, celle qui reproduit le mieux les données expérimentales. On parle dans ce moindres carrés. "Si les paramètres șont un sens donne également une estimation indirecte de la valeur de ces paramètres. 5 "La méthode consiste en une prescription (initialement empirique) qui est que la fonction (ș) qui décrit " le mieux » les données est celle qui minimise la somme quadratique des déviations des mesures aux prédictions de (ș) . "Si par exemple, nous disposons de Nmesures, (yi) avec i= 1, N, les paramètres ș"optimaux» au sens de la méthode des moindres carrés sont ceux qui minimisent la quantité : "où les rișsont les résidus au modèle, i.e. les écarts entre les points de mesure yiet le modèle f (ș). "șpeut être considéré comme une mesure de la distance quadratique entre les données expérimentales et le modèle théorique qui prédit ces données. "La prescription des moindres carrés commande que cette distance soit minimale. 6 "Sa grande simplicité fait que cette méthode est très couramment utilisée de nos jours en sciences expérimentales. "Une application courante est le lissagedes données expérimentales par une fonction empirique (fonction linéaire, polynomesou splines). "Cependant son usage le plus important est probablement la mesure de quantités physiques à partir de données expérimentales. théorique f (x, ș). "Dans ce dernier cas de figure, il est possible de montrer que la méthode des moindres carrés permet de construire un estimateur de ș, qui vérifie certaines "Par ailleurs, dans tous les cas, les estimateurs obtenus sont extrêmement non robustes. Plusieurs techniques permettent cependant de "robustifier» la méthode. 7Régression linéaire
"Une régression linéaire est l'ajustement d'une loi linéaire du type sur des mesures indépendantes, fonction d'un paramètre connu x. "Ce type de situation se rencontre par exemple lorsque l'on veut calibrer un appareil de mesure simple (ampèremètre, thermomètre) dont le fonctionnement est linéaire. "yest alors la mesure instrumentale (déviation d'une aiguille, nombre de pas d'un ADC, ...) et xla grandeur physique qu'est censé mesurer l'appareil, généralement mieux connue, si l'on utilise une source de calibration fiable. "La méthode des moindres carrés permet alors de mesurer la loi de calibration de l'appareil, d'estimer l'adéquation de cette loi aux mesures de calibration (i.e. dans le cas présent, la linéarité de l'appareil) et de propager les erreurs de calibration aux futures mesures effectuées avec l'appareil calibré. 8Les données suivent la loi figurée en
pointillés et sont affectées d'erreurs gaussiennes. L'ajustement déterminé (courbe rouge) est le meilleur estimateur de la penteet de l'ordonnée à l'originecompte tenu de la quantité d'information contenu dans les points de mesure.Ajustement d'un modèle de type
y = a·x + b par la méthode des moindres carrés 9 Régression linéaire: calcul des coefficients "La prescription des moindres carrés s'écrit pour ce type de modèle: N i ii N i iixyxfyS 1 2 1 2;DT "Le minimum de cette expressionest trouvé quand les deux dérivées partielles SĮet Sȕsont égales à zéro: w w w w N i ii N i iii xyS xxyS 1 1 012 02 DE EDD N i i N i i N i ii N i N i ii yx yxxx 11 1112 D ED 10 "peut être écrit en forme matricielle: "ce qui donne la solution: N i i N i ii N i i N i i N i i y yx x xx 1 1 1 11 2 1 D N i i N i i N i ii N i N i ii yx yxxx 11 111
2 D ED N i i N i ii Nquotesdbs_dbs35.pdfusesText_40