M Todo Dos M Nimos Quadrados

Método dos mínimos quadrados {Definição 1: O Método dos Quadrados Mínimos, ou Quadrados Mínimos Ordinários (MQO) ou OLS (do inglês Ordinary Least Squares) é uma técnica de otimização matemática que procura encontrar o melhor ajuste para um conjunto de dados tentando minimizar a soma dos quadrados das diferenças entre o valor estimado e os dados observados (tais diferenças são chamadas resíduos).
É a forma de estimação mais amplamente utilizada na econometria. Consiste em um estimador que minimiza a soma dos quadrados dos resíduos da regressão, de forma a maximizar o grau de ajuste do modelo aos dados observados.
Um requisito para o método dos mínimos quadrados é que o fator imprevisível (erro) seja distribuído aleatoriamente, essa distribuição seja normal e independente. O Teorema Gauss-Markov garante (embora indiretamente) que o estimador de mínimos quadrados é o estimador não-enviesado de mínima variância linear na variável resposta.
Outro requisito é que o modelo é linear nos parâmetros, ou seja, as variáveis apresentam uma relação linear entre si. Caso contrário, deveria ser usado um modelo de regressão não-linear.
Credita-se Carl Friedrich Gauss como o desenvolvedor das bases fundamentais do método dos mínimos quadrados, em 1795, quando Gauss tinha apenas dezoito anos. Entretanto, Adrien-Marie Legendre foi o primeiro a publicar o método em 1805, em seu Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Gauss publicou suas conclusões apenas em 1809.}
{Definição 2: Esse modelo baseia-se na equação da reta (y = a +bx) para calcular a previsão de demanda, assim, os valores adquiridos tendem a aproximar-se dos valores já existentes, minimizando as distâncias entre cada consumo realizado e sendo o melhor método para fazer uma previsão. Assim, ele consiste em um modo de ajuste de curvas que seleciona a linha de menor ajuste aos pontos pelo cálculo da mínima soma dos quadrados dos desvios dos pontos à linha, seguindo uma tendência bem realista do que