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dc.creatorMiyasaki, Crislaine Aparecida Hissai
dc.date.accessioned2020-11-20T17:29:07Z-
dc.date.available2020-11-20T17:29:07Z-
dc.date.issued2010
dc.identifier.citationMIYASAKI, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/17000-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.subjectFunções (Matemática)pt_BR
dc.subjectEquaçõespt_BR
dc.subjectMatrizes (Matemática)pt_BR
dc.subjectSistemas linearespt_BR
dc.subjectFunctionspt_BR
dc.subjectEquationspt_BR
dc.subjectMatricespt_BR
dc.subjectLinear systemspt_BR
dc.titleMétodo dos mínimos quadrados: aspectos teóricos e suas aplicaçõespt_BR
dc.typespecializationThesispt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.degree.localCampo Mourãopt_BR
dc.publisher.localCampo Mouraopt_BR
dc.contributor.advisor1Silva, Sara Coelho da
dc.subject.cnpqMatemáticapt_BR
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