Metodo dei minimi quadrati

Il metodo dei minimi quadrati (in inglese OLS: Ordinary Least Squares) è una tecnica di ottimizzazione che permette di trovare una funzione, detta 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. Questo metodo va distinto da quelli per l'interpolazione, dove si richiede che la curva relativa alla funzione contenga i punti dati.

L'utilizzo più frequente è l'approssimazione dell'andamento di dati sperimentali con linee di tendenza. Anche altri problemi di ottimizzazione, come la minimizzazione dell'energia o la massimizzazione dell'entropia, possono essere riformulati in una ricerca dei minimi quadrati.

Stimatori OLS

Gli stimatori OLS sono:

• pendenza = $\hat{\beta_1}=\frac{\sum_{i=1}^{n} (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y})}{ \sum_{i=1}^{n} (X_i - \bar{X})^2} = \frac{s_{XY}}{s_X^2}$

• intercetta = $\hat{\beta_0}= \bar{Y}-\hat{\beta_1} \bar{X}$

Assunzioni OLS

Regressione lineare semplice

Le assunzioni OLS sono:

Y_i = β₀ + β₁X_i + u_i, con i = 1, ..., n

• l' errore statistico u_i ha media condizionata nulla data X_i, ovvero E(u_i | X_i) = 0;
• (X_i,Y_i),i = 1,....,n sono estratti indipendentemente e identicamente distribuiti (i.i.d.) dalla loro distribuzione congiunta;
• (X_i,u_i) hanno momenti quarti finiti non nulli.

Regressione lineare multivariata

Le assunzioni OLS sono:

$Y_{i}= \beta_{0} + \beta_{1}X_{1i} + \beta_{2}X_{2i} + \cdots+ \beta_{k}X_{ki} + u_{i}$, con i = 1, ..., n

• l' errore statistico u_i ha media condizionata nulla date $X_{1i}, X_{2i} +\cdots+ X_{ki}$, ovvero $E (u_i|X_{1i}, X_{2i}, \cdots, X_{ki}) = 0$;
• $(X_{1i}, X_{2i}, \cdots, X_{ki}, Y_i), i=1,...., n$ sono estratti indipendentemente e identicamente distribuiti (i.i.d.) dalla loro distribuzione congiunta;
• $(X_{1i}, \cdots, X_{ki}, u_i)$ hanno momenti quarti finiti non nulli;
• non vi è collinearità perfetta.

Da notare che l'ipotesi di media condizionale nulla dell'errore implica che:

• la media non condizionata sia anche nulla. Dalla legge delle aspettative iterate segue infatti:

$E(u_i) = E(E (u_i|\mathbf{X})) = E(0) = 0$,

• l'errore non sia correlato con i regressori, la covarianza tra errore e regressori sia cioè nulla:

$Cov(u_i,\mathbf{X}) = E((u_i - E(u_i))(\mathbf{X} - E(\mathbf{X}))) = E(u_i \mathbf{X}) = E_{\mathbf{X}} (E(u_i \mathbf{X})|\mathbf{X}) = E_{\mathbf{X}} (E(u_i| \mathbf{X}) \mathbf{X}) = E_{\mathbf{X}} (0 \cdot \mathbf{X}) = 0$.

Formulazione del problema

Siano (x_i,y_i) con i = 1,2,...,n i punti che rappresentano i dati in ingresso. Si vuole trovare una funzione f tale che approssimi la successione di punti data. Questa può essere determinata minimizzando la distanza (euclidea) tra le due successioni y_i e f(x_i), ovvero la quantità

$\sum_{i=1}^n (y_i - f(x_i))^2,$

da cui il nome "minimi quadrati".

Nei casi pratici in genere f(x) è parametrica: in questo modo il problema si riduce a determinare i parametri che minimizzano la distanza dei punti dalla curva. Naturalmente per ottenere un'unica curva ottimizzata e non un fascio, è necessario un numero di punti sperimentali maggiore del numero di parametri da cui dipende la curva (il problema in genere si dice sovradeterminato). In genere dai dati sperimentali ottenuti ci si aspetta una distribuzione regolata da relazioni determinate per via analitica; risulta utile quindi parametrizzare la curva teorica e determinare i parametri in modo da minimizzare S.

Esempi

• f(x) = mx + q

La funzione interpolante desiderata è una retta, i parametri sono due m e q: per essere determinati univocamente servono almeno due punti da interpolare.

In tal caso è possibile scrivere in modo esplicito i valori dei parametri m e q.

Si consideri di avere N coppie (x_i,y_i). Allora i coefficienti sono:

$m=\frac{\sum x_i \cdot \sum y_i- N \sum y_i x_i}{(\sum x_i)^2-N\sum (x_i)^2}$

$q=\frac{\sum x_i \cdot \sum (x_i y_i)- \sum (x_i)^2\sum y_i}{(\sum x_i)^2-N\sum (x_i)^2}$

• f(x) = x^a

La funzione interpolante desiderata è una potenza e possiede un solo parametro; diversamente dall'esempio precedente la funzione non è lineare rispetto ai parametri.

Soluzione del caso lineare

Per approfondire, vedi la voce regressione lineare.

Usando OLS lineare per centrare una linea attraverso un vasto numero di osservazioni solitamente dà risultati migliori che prendere appena due punti attraverso i quali è disegnata la linea

Sia f(x) una funzione lineare rispetto ai parametri

$f(x) = p_1 f_1(x) + p_2 f_2(x) + \dots + p_k f_k(x)$

dove p_i sono i k parametri, $k\ll n$ e n è il numero di punti noti.

Si può riorganizzare la situazione attraverso il sistema lineare sovradimensionato

$Ap \approx y$

dove:

$A = \begin{bmatrix} f_1(x_1) & \dots & f_k(x_1)\\ \vdots & & \vdots\\ f_1(x_n) & \dots & f_k(x_n) \end{bmatrix}, p = \begin{bmatrix} p_1\\ \vdots\\ p_k \end{bmatrix}, y = \begin{bmatrix} y_1\\ \vdots\\ y_n \end{bmatrix}.$

Il problema di minimizzare S si riconduce dunque a minimizzare la norma del residuo

$\|r\|=\|Ap-y\|, \|r\|^2=\|Ap-y\|^2 = ([Ap]_1 - y_1)^2 + \dots + ([Ap]_n - y_n)^2 = \sum_{i=1}^n (f(x_i) - y_i)^2 = S$

dove con [Ap]_i si intende l' i-esima componente del vettore prodotto fra A e p.

Possiamo minimizzare $\|r\|$ derivando $\|r\|^2$ rispetto a ciascun p_m e ponendo le derivate pari a 0:

$\frac{d\|r\|^2}{dp_m}=\sum_{i=1}^n 2 (\sum_{j=1}^k a_{ij}p_j - y_i) a_{im} = 0$

queste equazioni sono equivalenti al sistema:

(Ap − y)^TA = 0

Quindi il vettore p che minimizza S è la soluzione dell'equazione:

A^TAp = A^Ty

Quest'ultima equazione è detta equazione normale. Se il rango di A è completo allora A^TA è invertibile e dunque:

p = (A^TA) ^{− 1}A^Ty

La matrice (A^TA) ^{− 1}A^T è detta pseudo-inversa.

Caso non lineare

Per approfondire, vedi la voce regressione nonlineare.

In molti casi la funzione $y=f(x;\vec a)$ non è lineare, in questi casi non si può indicare un modo certo per ottenere i parametri. Nel caso in cui la dimensione dello spazio dei parametri sia maggiore di 1, caso tipico, il problema diventa fortemente non lineare ed è conveniente ricorrere all'uso di programmi di analisi numerica specifici che minimizzi la variabili χ².

Una delle librerie più famose per questo compito è MINUIT, inizialmente sviluppato al CERN in Fortran ed ora integrato nel più recente framework di analisi dati ROOT. Si segnalano per questo compito anche altre librerie come le Gnu Scientific Library.

Minimi quadrati a due stadi - 2SLS o TSLS

Questo metodo si utilizza quando quello dei minimi quadrati ordinari fallisce, perché la stima ottenuta è correlata all'errore. In questo caso si opera una regressione della variabile che si vuole stimare su una variabile strumentale che sia correlata alla variabile dipendente stessa, ma non al termine di errore. Ottenuta questa stima, la si utilizza per girare una nuova regressione che non dovrebbe dare problemi. Ovviamente il problema più grosso è trovare una variabile strumentale con le caratteristiche adeguate.

È tipicamente utilizzato con le variabili strumentali.

Assunzioni TSLS

Le assunzioni OLS sono:

• l' errore statistico u_i ha media condizionata nulla: $E (u_i|W_{1i}, \cdots, W_{ri}) = 0$;
• $(X_{1i}, \cdots, X_{ki},W_{1i}, \cdots, W_{ri},Z_{1i}, \cdots, Z_{mi}, Y_i)$ sono estratti indipendentemente e identicamenti distribuiti (i.i.d.) dalla loro distribuzione congiunta;
• le X, i W e le Z hanno momenti quarti finiti non nulli;
• non vi è collinearità perfetta;
• valgono le condizioni di validità degli strumenti.

Voci correlate

• Interpolazione (matematica)
• Approssimazione
• Sistema lineare
• Regressione lineare

Collegamenti esterni

• http://www.physics.csbsju.edu/stats/least_squares.html
• levmar, in C/C++, con interfacce di MATLAB, Perl e Python. Licenza: GPL
• lmfit implementazione del algoritmo di Levenberg e Marquardt per uso in C e C++
• Zunzun.com - Online curve and surface fitting
• http://www.orbitals.com/self/least/least.htm

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