Ajuste de línea

El ajuste de línea es el proceso de construir una línea recta que se ajuste de la mejor manera a una serie de puntos de datos.

Existen varios métodos, teniendo en cuenta:

• Distancia vertical: Regresión lineal simple
• Resistencia a valores atípicos : Regresión lineal simple robusta
• Distancia perpendicular : Regresión ortogonal (esto no es invariante a la escala, es decir, cambiar las unidades de medida da como resultado una línea diferente).
• Distancia geométrica ponderada: regresión de Deming
• Enfoque invariante a la escala: Regresión del eje principal. Esto permite errores de medición en ambas variables y proporciona una ecuación equivalente si se modifican las unidades de medida.

• mínimos cuadrados lineales
• Regresión lineal segmentada
• Estimación de tendencia lineal
• Regresión polinómica
• dilución de regresión

• "Ajuste de líneas", cap. 1 en LN. Chernov (2010), Regresión circular y lineal: Ajuste de círculos y líneas por mínimos cuadrados , Chapman & Hall/CRC, Monografías sobre estadística y probabilidad aplicada, Volumen 117 (256 págs.).
• " Problema de mínimos cuadrados homogéneos ", Keijo Inkilä (2005), The Photogrammetric Journal of Finland, 19(2):34–42