Méthode des moindres carrés ordinaire

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La méthode des moindres carrés ordinaire (MCO) est le nom technique de la régression mathématique en statistiques, et plus particulièrement de la régression linéaire.

Il s'agit d'ajuster un nuage de points \{Y_i, X_i\}_{i=1,...,n} selon une relation linéaire, prenant la forme de la relation matricielle Y =  X \beta + \epsilon, où \epsilon est un terme d'erreur. La méthode des moindres carrés consiste à minimiser la somme des carrés des écarts, écarts pondérés dans le cas multidimensionnel, entre chaque point du nuage de régression et son projeté, parallèlement à l'axe des ordonnées, sur la droite de régression.

Lorsque la matrice X se décompose en [1;X_1], on parle de régression linéaire univariée (régression linéaire). Lorsqu'il y a plusieurs régresseurs dans la matrice X, on a plutôt affaire à une régression linéaire multiple.

Voir aussi[modifier | modifier le code]