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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/17000| Título: | Método dos mínimos quadrados: aspectos teóricos e suas aplicações |
| Autor(es): | Miyasaki, Crislaine Aparecida Hissai |
| Orientador(es): | Silva, Sara Coelho da |
| Palavras-chave: | Funções (Matemática) Equações Matrizes (Matemática) Sistemas lineares Functions Equations Matrices Linear systems |
| Data do documento: | 2010 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Campo Mourao |
| Citação: | MIYASAKI, Crislaine Aparecida Hissai. Método dos mínimos quadrados: aspectos teóricos e suas aplicações. 2010. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná,Campo Mourão, 2010. |
| Resumo: | O Método dos Mínimos Quadrados, é uma técnica que procura encontrar o gráfico de melhor ajuste, para um conjunto de pontos dados, portanto o uso deste método contribui para muitas pesquisas, porque é como se pudéssemos encontrar uma ordem no caos, podendo assim fazer previsões e estudos sobre vários fenômenos. Este trabalho mostrará a facilidade de desenvolver este método no ajuste de curvas: usando sistemas lineares ou fazendo um tratamento matricial. Na seção 2.1 ilustraremos o ajuste dos dados a uma reta e na seção 2.2 apresentaremos o ajuste dos dados a uma parábola. Finalmente na seção 2.3 generalizaremos o método para um polinômio de grau n. Mostraremos ainda que o método pode ser deduzido matricialmente e apontaremos algumas aplicações do método na modelagem de problemas reais. |
| Abstract: | The Method of Least Squares, is a technique that attempts to find the chart of best fit for a set of data points, so using this method contributes to a lot of research because it is as if we could find order in chaos, and thus can make predictions and studies on various phenomena. This paper will show the ease of developing this method in curve fitting: linear systems or by using a matrix treatment. In section textbf 2.1 illustrate the fit of the data will be a straight section and the textbf 2.2 we present the data fitting to a parabola. Finally in section textbf 2.3 we generalize the method to a polynomial of degree n. We show that the method can still be deducted in matrix and we consider some applications of the method in modeling real problems. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/17000 |
| Aparece nas coleções: | CM - Matemática |
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