# 최소 제곱법 ## 개요 최소 제곱법(Least Squares Method)은 통계학에서 관측된 데이터에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 널리 사용되는 수학적 최적화 기법이다. 이 방법은 관측값과 모델 예측값의 차이(잔차)의 제곱합을 최소화하여 최적의 파라미터를 추정한다. 특히 회귀분석에서 선형 및 비선형 모델의 파라미터 추정에 핵심적인 역할을 하며, 단...
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# 선형 최소 제곱법 ## 개요 선형 최소 제곱법(Linear Least Squares)은 통계학과 수학에서 회귀분석의 핵심 기법 중 하나로, 관측된 데이터에 가장 잘 맞는 선형 모델을 추정하기 위해 사용됩니다. 이 방법은 **잔차의 제곱합을 최소화**하여 최적의 회귀 계수를 도출하며, 단순 회귀와 다중 회귀 분석 모두에 적용 가능합니다. 특히, 데이터의...
# 수치적 데이터 포인트 ## 개요/소개 수치적 데이터 포인트(Numerical Data Points)는 **양적 정보**를 나타내는 데이터의 기본 단위로, 수학적 또는 통계적 분석에 활용됩니다. 이들은 숫자 형태로 표현되어 데이터의 정량적 특성을 반영하며, 데이터 과학에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 온도 측정값(25°C), 매출액(100만 ...