Die **kleinste-kwadratemetode** is 'n rekenkundige metode om die beste passing vir 'n kromme op 'n gegewe stel datapunte in 'n vlak te bepaal. Die metode verleen sy naam aan die kriterium wat gebruik word om hierdie beste passing te bepaal, dit wil sê die passing word gemeet aan die totaal van die som van die kwadratiese afwykings (in 'n vertikale sin) vanaf die kromme.

Die metode is onafhanklik van mekaar deur Karl Friedrich Gauss en Adrien Marie Legendre ontwikkel. In 1801 het Gauss die kleinste-kwadratemetode gebruik om 'n skatting van die baan van die pas ontdekte planetoïde, Ceres te maak. Hy het noukeurig voorspel waar en wanneer Ceres weer sou verskyn.

Die kleinste-kwadratemetode in sy eenvoudigste, oorspronklike vorm is 'n metode om by 'n gegewe stel punte in die xy-vlak, wat veronderstel is om (min of meer) op 'n regte lyn te lê, die bes passende lyn te bepaal. Die beste passing beteken dat die som van die gekwadreerde afwykings in die vertikale sin ten opsigte van die lyn so klein as moontlik is.

As ons die *i*-de meetpunt voorstel deur {\displaystyle (x\_{i},y\_{i})} en die verlangde lyn voorstel met:

{\displaystyle y=a+bx},
dan word die afwyking vir die {\displaystyle d\_{i}} vir die punt gegee deur:

{\displaystyle d\_{i}=y\_{i}-(a+bx\_{i})}.

Die som van die kwadrate van alle afwykings is

{\displaystyle \sum \_{i=1}^{n}{d\_{i}^{2}}=\sum \_{i=1}^{n}\left(y\_{i}-(a+bx\_{i})\right)^{2}}.
Dit kom dan daarop neer dat by die gegewe punte die parameters a en b so te bepaal dat die bostaande som op sy kleinste ('n minimum) is. Dit lei tot die sogenaamde *normaalvergelykings* vir a en b:

{\displaystyle a\cdot n+b\sum {x}=\sum {y}}
{\displaystyle a\sum {x}+b\sum {x^{2}}=\sum {xy}},
waarvan die oplossing as volg uitgedruk kan word

{\displaystyle b={\frac {n\sum xy-\sum x\sum y}{n\sum x^{2}-\sum x\sum x}}}
en

{\displaystyle a={\frac {1}{n}}\sum y-{\frac {1}{n}}b\sum x={\bar {y}}-b{\bar {x}}}.

Veralgemening
-------------

Die **kleinste-kwadratemetode** is 'n metode om 'n model te pas op 'n aantal gemete waardes. Die parameters van die model waarvoor dit geld dat die kwadrate van die afwykings van die gemete waardes ten opsigte van die model minimaal is, word gesoek.

As die model slegs onafhanklike parameters het, wat elkeen slegs in die eerste mag voorkom, kan 'n mens die kleinste-kwadratemetode toepas en met 'n enkele bewerking die optimale parameters verkry. Hierdie variant staan bekend as 'n *lineêre kleinste-kwadratemetode*. Let wel dat dit nie noodwendig beteken dat die model 'n regte lyn verteenwoordig nie! Baie ingewikkelde modelle kan met lineêre metodes opgelos word.

As die model wel hoër magte bevat of daar bestaan korrelasies tussen die parameters, kan daar deur middel van 'n iteratiewe prosedure dikwels ook 'n goeie model bepaal word. Hiervoor moet 'n mens 'n aantal kere 'n berekening uitvoer waar die lokale afgeleide van die modelfunksie gebruik word. 'n Mens moet egter wel 'n idee hê van waar 'n mens behoort te eindig, anders kan 'n mens moontlik die verkeerde (suboptimale) minimum bereik.

Lineêre regressie
-----------------

Die kleinste-kwadratemethode vind onder meer toepassing by lineêre regressie. 

'n Vergelykbare rekenmetode waaby alle waardes nie vooraf bekend hoef te wees nie is die Kalman-filter.

|  |  |
| --- | --- |
| Normdata Edit this at Wikidata | 
* NDL: 00570033

 |