Salta al contenuto
Note per Studenti Esercizio 87 · retta dei minimi quadrati per quattro punti

Esercizio 87retta dei minimi quadrati per quattro punti

In questa pagina 4
In questa pagina 4

Testo. Si vuole approssimare con una retta y=mx+qy = mx + q i dati sperimentali

xx 00 11 22 33
yy 11 11 22 44
  1. Scrivere il sistema (sovradeterminato) AX=bAX = b che si otterrebbe chiedendo che la retta passi per tutti i punti e verificare che non ha soluzioni.
  2. Trovare la retta dei minimi quadrati risolvendo le equazioni normali.
  3. Verificare che il vettore dei residui è ortogonale alle colonne di AA e calcolare l'errore quadratico.

Teoria usata: Metodo dei minimi quadratiQuando un sistema AX = b non ha soluzioni si cerca X che rende minima la norma di AX − b: AX è la proiezione ortogonale di b su Im A, e X si trova risolvendo le equazioni normali AᵀA X = Aᵀb; applicazione alla retta di regressione.Metodo dei minimi quadrati →, Complemento ortogonale e proiezioni ortogonaliL'ortogonale U⊥ di un sottospazio è un sottospazio di dimensione n − dim U, e R^n = U ⊕ U⊥; ogni vettore si scompone in proiezione su U più componente ortogonale; la proiezione è il punto di U più vicino e si calcola con un sistema o con la matrice di proiezione A(AᵀA)⁻¹Aᵀ.Complemento ortogonale e proiezioni ortogonali →, Sistemi lineari e teorema di Rouché-CapelliUn sistema lineare si scrive AX = B; ha soluzioni se e solo se B sta nell'immagine di A, cioè se rango(A) = rango(A|B) (Rouché-Capelli); le soluzioni sono una soluzione particolare più il nucleo e dipendono da n − r parametri.Sistemi lineari e teorema di Rouché-Capelli →.


1. Il sistema impossibile

Chiedere che il punto (xi,yi)(x_i, y_i) stia sulla retta significa mxi+q=yim x_i + q = y_i. Con i quattro punti:

{0m+q=11m+q=12m+q=23m+q=4A=(01112131),X=(mq),b=(1124).\begin{cases} 0m + q = 1 \\ 1m + q = 1 \\ 2m + q = 2 \\ 3m + q = 4 \end{cases} \qquad A = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 1 \\ 2 & 1 \\ 3 & 1 \end{pmatrix}, \quad X = \begin{pmatrix} m \\ q \end{pmatrix}, \quad b = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ 2 \\ 4 \end{pmatrix}.

Quattro equazioni, due incognite. Dalle prime due: q=1q = 1 e m=0m = 0; ma allora la terza darebbe 1=21 = 2, falso. Il sistema è impossibile (per Rouché-CapelliUn sistema ha soluzioni se e solo se la matrice dei coefficienti e la matrice completa hanno lo stesso rango; qui i ranghi sono 2 e 3.Sistemi lineari e teorema di Rouché-Capelli →): i quattro punti non sono allineati, come si vede anche a occhio.

I ranghi si controllano così: le due colonne di AA non sono proporzionali, quindi rango⁡(A)=2\operatorname{rango}(A) = 2; nella matrice completa (A∣b)(A \mid b) le prime tre righe hanno determinante, sviluppato lungo la prima riga (LaplaceIl determinante è lineare in ogni riga, cambia segno scambiando due righe, non cambia sommando a una riga un multiplo di un'altra: così si calcola con Gauss riducendo a triangolare. Binet: det(AB) = det A · det B. Laplace: sviluppo lungo una riga o colonna con i complementi algebrici.Proprietà del determinante, Binet e Laplace →),

det⁡(011111212)=0⋅(2−1)−1⋅(2−2)+1⋅(1−2)=−1≠0,\det \begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1 \\ 2 & 1 & 2 \end{pmatrix} = 0 \cdot (2 - 1) - 1 \cdot (2 - 2) + 1 \cdot (1 - 2) = -1 \ne 0,

quindi rango⁡(A∣b)=3\operatorname{rango}(A \mid b) = 3.

Lettura geometrica. AX=bAX = b ha soluzione se e solo se bb è combinazione lineare delle colonne di AA, cioè b∈Im⁡Ab \in \operatorname{Im} A (un piano in R4\mathbb{R}^4). Qui bb non sta in quel piano.


2. Le equazioni normali

L'idea

Non potendo ottenere AX=bAX = b, si cerca XX che renda minimo l'errore ∥AX−b∥2=∑i(mxi+q−yi)2\|AX - b\|^2 = \sum_i (m x_i + q - y_i)^2 (la somma dei quadrati degli scarti verticali: da qui "minimi quadrati"). Il vettore AXAX più vicino a bb dentro Im⁡A\operatorname{Im} A è la proiezione ortogonale di bb su Im⁡A\operatorname{Im} AIl vettore di un sottospazio più vicino a b è la proiezione ortogonale di b su quel sottospazio.Complemento ortogonale e proiezioni ortogonali →. La condizione è che il residuo b−AXb - AX sia ortogonale a tutte le colonne di AA:

AT(b−AX)=0⟺ATA X=ATb(equazioni normali).A^T (b - AX) = 0 \quad \Longleftrightarrow \quad A^T A\, X = A^T b \qquad \text{(equazioni normali).}

I conti

ATA=(01231111)(01112131)=(0+1+4+90+1+2+30+1+2+31+1+1+1)=(14664),A^T A = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 2 & 3 \\ 1 & 1 & 1 & 1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 1 \\ 2 & 1 \\ 3 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 + 1 + 4 + 9 & 0 + 1 + 2 + 3 \\ 0 + 1 + 2 + 3 & 1 + 1 + 1 + 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 14 & 6 \\ 6 & 4 \end{pmatrix},

ATb=(0⋅1+1⋅1+2⋅2+3⋅41+1+2+4)=(178).A^T b = \begin{pmatrix} 0 \cdot 1 + 1 \cdot 1 + 2 \cdot 2 + 3 \cdot 4 \\ 1 + 1 + 2 + 4 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 17 \\ 8 \end{pmatrix}.

(Si riconoscono le somme della statistica: ∑xi2=14\sum x_i^2 = 14, ∑xi=6\sum x_i = 6, n=4n = 4, ∑xiyi=17\sum x_i y_i = 17, ∑yi=8\sum y_i = 8.)

Il sistema normale è

{14m+6q=176m+4q=8\begin{cases} 14m + 6q = 17 \\ 6m + 4q = 8 \end{cases}

Dalla seconda (divisa per 22): 3m+2q=43m + 2q = 4, quindi q=4−3m2q = \frac{4 - 3m}{2}. Nella prima: 14m+6⋅4−3m2=14m+3(4−3m)=14m+12−9m=1714m + 6 \cdot \frac{4 - 3m}{2} = 14m + 3(4 - 3m) = 14m + 12 - 9m = 17, cioè 5m+12=175m + 12 = 17, m=1m = 1, e quindi q=4−32=12q = \frac{4 - 3}{2} = \frac12.

Risultato 2: la retta dei minimi quadrati è y=x+12y = x + \frac12.

Grafico interattivo: I quattro punti con la retta dei minimi quadrati y = x + 1/2 (errore quadratico 1) e, tratteggiata, la retta y = x che passa per due dei punti (errore quadratico 2)

Perché il sistema normale ha sempre una e una sola soluzione qui: ATAA^T A è invertibileUna matrice quadrata è invertibile se e solo se il suo determinante è diverso da zero.Matrice inversa → perché le colonne di AA sono indipendenti (det⁡ATA=14⋅4−6⋅6=56−36=20≠0\det A^T A = 14 \cdot 4 - 6 \cdot 6 = 56 - 36 = 20 \ne 0). Succede ogni volta che i punti non hanno tutti la stessa ascissa.


3. Residui e errore

AX=(12325272),r=b−AX=(1−121−322−524−72)=(12−12−1212).AX = \begin{pmatrix} \frac12 \\ \frac32 \\ \frac52 \\ \frac72 \end{pmatrix}, \qquad r = b - AX = \begin{pmatrix} 1 - \frac12 \\ 1 - \frac32 \\ 2 - \frac52 \\ 4 - \frac72 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \frac12 \\ -\frac12 \\ -\frac12 \\ \frac12 \end{pmatrix}.

Ortogonalità alle colonne di AA:

  • prima colonna (0,1,2,3)(0, 1, 2, 3): 0−12−1+32=00 - \frac12 - 1 + \frac32 = 0 ✓;
  • seconda colonna (1,1,1,1)(1, 1, 1, 1): 12−12−12+12=0\frac12 - \frac12 - \frac12 + \frac12 = 0 ✓.

La seconda condizione dice che la somma dei residui è zero: la retta passa "in mezzo" ai punti. In effetti passa per il baricentro (xˉ,yˉ)=(64,84)=(32,2)(\bar x, \bar y) = (\frac64, \frac84) = (\frac32, 2): 32+12=2\frac32 + \frac12 = 2 ✓.

Errore quadratico: ∥r∥2=(12)2+(−12)2+(−12)2+(12)2=4⋅14=1\|r\|^2 = \left(\frac12\right)^2 + \left(-\frac12\right)^2 + \left(-\frac12\right)^2 + \left(\frac12\right)^2 = 4 \cdot \frac14 = 1. Nessun'altra retta ha somma dei quadrati degli scarti minore di 11. Per confronto, la retta y=xy = x (che passa per i punti (1,1)(1, 1) e (2,2)(2, 2)) dà scarti 1−0=11 - 0 = 1, 00, 00, 4−3=14 - 3 = 1 e errore 12+0+0+12=21^2 + 0 + 0 + 1^2 = 2.

Grafico interattivo: I punti (0, 1), (1, 1), (2, 2), (3, 4) e la retta dei minimi quadrati y = x + 1/2: i segmenti verticali sono i residui ±1/2, il baricentro (3/2, 2) sta sulla retta


Errori comuni

  • Risolvere solo due equazioni scelte a caso: si ottiene una retta che passa per due punti, non quella che approssima meglio tutti.
  • Scrivere AATA A^T invece di ATAA^T A: AATAA^T è 4×44 \times 4 e non dà il sistema giusto.
  • Minimizzare le distanze perpendicolari alla retta: il metodo dei minimi quadrati misura gli scarti verticali yi−(mxi+q)y_i - (mx_i + q), che sono le componenti di b−AXb - AX.

Versione ripasso

Testo. Si vuole approssimare con una retta y=mx+qy = mx + q i dati sperimentali

xx 00 11 22 33
yy 11 11 22 44
  1. Scrivere il sistema (sovradeterminato) AX=bAX = b che si otterrebbe chiedendo che la retta passi per tutti i punti e verificare che non ha soluzioni.
  2. Trovare la retta dei minimi quadrati risolvendo le equazioni normali.
  3. Verificare che il vettore dei residui è ortogonale alle colonne di AA e calcolare l'errore quadratico.

1. Sistema sovradeterminato

Imponendo il passaggio per i punti si ottiene AX=bAX = b: (01112131)(mq)=(1124)\begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 1 \\ 2 & 1 \\ 3 & 1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} m \\ q \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ 2 \\ 4 \end{pmatrix} Il sistema è impossibile poiché il vettore bb non appartiene a Im⁡A\operatorname{Im} A (rango A=2A=2, rango A∣b=3A|b=3 per Rouché-CapelliUn sistema ha soluzioni se e solo se rango(A) = rango(A|b).Sistemi lineari e teorema di Rouché-Capelli →).

2. Equazioni normali

Si cerca XX che minimizza ∥AX−b∥2\|AX - b\|^2. La condizione di minimo è che il residuo sia ortogonale a Im⁡A\operatorname{Im} A, ovvero AT(AX−b)=0A^T(AX - b) = 0, che porta alle equazioni normaliQuando un sistema AX = b non ha soluzioni si cerca X che rende minima la norma di AX − b: AX è la proiezione ortogonale di b su Im A, e X si trova risolvendo le equazioni normali AᵀA X = Aᵀb; applicazione alla retta di regressione.Metodo dei minimi quadrati →: ATAX=ATbA^T A X = A^T b

Conti: ATA=(14664),ATb=(178)A^T A = \begin{pmatrix} 14 & 6 \\ 6 & 4 \end{pmatrix}, \quad A^T b = \begin{pmatrix} 17 \\ 8 \end{pmatrix} Sistema: {14m+6q=176m+4q=8  ⟹  m=1,q=12\begin{cases} 14m + 6q = 17 \\ 6m + 4q = 8 \end{cases} \implies m=1, q=\frac{1}{2}. Retta trovata: y=x+12y = x + \frac{1}{2}.

3. Residui e errore

Il vettore dei residui è r=b−AX=(12,−12,−12,12)Tr = b - AX = (\frac{1}{2}, -\frac{1}{2}, -\frac{1}{2}, \frac{1}{2})^T.

  • Ortogonalità: rr è ortogonale alle colonne di AA (verificabile tramite prodotto scalare).
  • Errore quadratico: ∥r∥2=(12)2+(−12)2+(−12)2+(12)2=1\|r\|^2 = (\frac{1}{2})^2 + (-\frac{1}{2})^2 + (-\frac{1}{2})^2 + (\frac{1}{2})^2 = 1.

Errori comuni

  • Risolvere il sistema usando solo due punti a caso.
  • Scambiare l'ordine del prodotto in AATA A^T (la formula corretta è ATAA^T A).
  • Confondere gli scarti verticali con le distanze perpendicolari alla retta.

Esercizi su questo argomento

Teoria collegata