metodo dei minimi quadrati

Il metodo dei minimi quadrati (in inglese OLS: Ordinary Least Squares) è una tecnica di ottimizzazione (o regressione) che permette di trovare una funzione, rappresentata da una curva ottima (o curva di regressione), che si avvicini il più possibile ad un insieme di dati (tipicamente punti del piano).In particolare, la funzione trovata deve essere quella che minimizza la somma dei quadrati delle distanze tra i dati osservati e quelli della curva che rappresenta la funzione stessa.In questo caso, possiamo distinguere parabola dei minimi quadrati e retta dei minimi quadrati.Questo metodo converge solo nel suo caso limite a un'interpolazione, per cui di fatto si richiede che la curva ottima contenga tutti i punti dati. L'utilizzo più frequente è la deduzione dell'andamento medio in base ai dati sperimentali per l'estrapolazione fuori dal campo di misurazione.Anche altri problemi di ottimizzazione, come la minimizzazione dell'energia o la massimizzazione dell'entropia, possono essere riformulati in una ricerca dei minimi quadrati.