In applied statistics, total least squares is a type of errors-in-variables regression, a least squares data modeling technique in which observational errors on both dependent and independent variables are taken into account. It is a generalization of Deming regression and also of orthogonal regression, and can be applied to both linear and non-linear models. The total least squares approximation of the data is generically equivalent to the best, in the Frobenius norm, low-rank approximation of the data matrix.

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  • In applied statistics, total least squares is a type of errors-in-variables regression, a least squares data modeling technique in which observational errors on both dependent and independent variables are taken into account. It is a generalization of Deming regression and also of orthogonal regression, and can be applied to both linear and non-linear models. The total least squares approximation of the data is generically equivalent to the best, in the Frobenius norm, low-rank approximation of the data matrix. (en)
  • In der Statistik wird mit der orthogonalen Regression eine Ausgleichsgerade für eine endliche Menge metrisch skalierter Datenpaare (xi,yi) nach der Methode der kleinsten Quadrate berechnet. Wie in anderen Regressionsmodellen wird dabei die Summe der quadrierten Abstände der (xi,yi) von der Geraden minimiert. Im Unterschied zur linearen Regression werden nicht die Abstände in x- bzw. y-Richtung verwendet, sondern die orthogonalen Abstände. Die orthogonale Regression ist ein wichtiger Spezialfall der Deming-Regression. Sie wurde 1878 von Robert James Adcock in die Statistik eingeführt und in allgemeinerem Rahmen 1943 von W. E. Deming für technische und ökonomische Anwendungen bekannt gemacht. (de)
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  • In applied statistics, total least squares is a type of errors-in-variables regression, a least squares data modeling technique in which observational errors on both dependent and independent variables are taken into account. It is a generalization of Deming regression and also of orthogonal regression, and can be applied to both linear and non-linear models. The total least squares approximation of the data is generically equivalent to the best, in the Frobenius norm, low-rank approximation of the data matrix. (en)
  • In der Statistik wird mit der orthogonalen Regression eine Ausgleichsgerade für eine endliche Menge metrisch skalierter Datenpaare (xi,yi) nach der Methode der kleinsten Quadrate berechnet. Wie in anderen Regressionsmodellen wird dabei die Summe der quadrierten Abstände der (xi,yi) von der Geraden minimiert. Im Unterschied zur linearen Regression werden nicht die Abstände in x- bzw. y-Richtung verwendet, sondern die orthogonalen Abstände. (de)
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  • Total least squares (en)
  • Orthogonale Regression (de)
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