Orthogonale Regression

#Studium #Informatik #Definition #WiRe

Die Orthogonale Regression (auch Total Least Squares) ist ein Verfahren zur Anpassung eines linearen Modells an Datenpunkte, bei dem die Summe der quadrierten orthogonalen Abstände (Lote) der Punkte zur Modell-Hyperebene minimiert wird.

min_{b, C} \sum_{i} ∥ (I - C C^{T}) (g_{i} - b) ∥^{2} mit C^{T} C = I

Im Gegensatz zur linearen Regression werden Fehler in allen Variablen (Koordinaten) berücksichtigt.