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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.
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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.
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