Ajustes

Ajustes:
O ajuste é um método que consiste em achar uma curva que se ajuste a uma série de pontos que cumpram diversos parâmetros.
Por exemplo, sabe-se que o número y de bactérias, por unidade de volume, existente em uma cultura após um determinado número x de horas, cresce exponencialmente com o aumento de x. Neste caso podemos saber a quantidade de bactérias que irão se desenvolver com o passar do tempo através de ajustes. Outro exemplo é se conhecemos consumo anual de carga elétrica de uma cidade, a partir desses dados nós podemos fazer projeções de consumo futuro de energia elétrica.
A principal vantagem de usar de usar ajustes é a capacidade de prever o comportamento futuro e controla-lo através da aplicação de entradas apropriadas. Ajuste Linear:
O ajuste linear simples constitui uma tentativa de estabelecer uma equação matemática linear (linha reta) que descreva o relacionamento entre duas variáveis.
Há diversas formas de utilização de equações de ajuste. Estimar valores de uma variável, com base em valores conhecidos da outra. Em situações em que as duas variáveis medem aproximadamente a mesma coisa, mas uma delas é relativamente dispendiosa, ou difícil de lidar, enquanto que a outra não.
Explicar valores de uma variável em termos da outra, ou seja, confirmar uma relação de causa e efeito entre duas variáveis.
Exemplo de Equação de Ajuste Linear: f (x) = β0 + β1 x

Métodos dos Mínimos Quadrados:
Utilizamos este método quando temos uma distribuição de pontos e queremos ajustar a melhor curva a este conjunto de dados.
Esse método definirá uma reta que minimizará a soma das distâncias ao quadrado entre os pontos plotados (X, Y) e a reta (X’, Y’). Pelo método dos mínimos quadrados calculam-se os parâmetros “a“ e “b” da reta que minimiza estas distâncias ou as diferenças (ou o erro) entre Y e Y’. Esta reta é chamada de curva de regressão. y = ax + b
Porque utilizar o Método dos Mínimos Quadrados:
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Obtém as melhores