Além da formulação algébrica e matricial, o Método dos Mínimos Quadrados possui uma interpretação geométrica clara e muito útil para compreender o comportamento do ajustamento. Nessa interpretação, o problema do ajustamento é visto como uma projeção de vetores em espaços vetoriais. Essa visão ajuda a entender por que os resíduos são ortogonais ao modelo e por que o método produz a solução de menor erro possível.
Aula 024 – Interpretação Geométrica do Ajustamento
Objetivos
- Compreender a interpretação geométrica do ajustamento.
- Entender o conceito de espaço das observações.
- Interpretar o espaço gerado pela matriz de projeto.
- Relacionar resíduos à ortogonalidade geométrica.
- Compreender a solução do MMQ como uma projeção.
1. Espaço das observações
Considere o vetor de observações:
Esse vetor pertence ao espaço vetorial:
Cada conjunto possível de observações pode ser representado como um ponto nesse espaço.
2. Espaço gerado pela matriz A
A matriz de projeto:
possui u colunas.
Essas colunas geram um subespaço chamado: espaço coluna de A.
Qualquer vetor da forma:
pertence a esse subespaço.
Esse espaço contém todos os vetores que podem ser representados pelo modelo matemático.
3. Problema fundamental do ajustamento
Em geral, devido aos erros de observação:
Ou seja, o vetor de observações não pertence ao espaço gerado pelo modelo.
Logo, não existe solução exata para:
4. Solução do MMQ
O Método dos Mínimos Quadrados procura o vetor:
que esteja no espaço coluna de A e seja o mais próximo possível de L.
Geometricamente, isso corresponde a projetar L sobre o subespaço S(A).
5. Vetor de resíduos
O vetor de resíduos é:
Esse vetor liga o ponto observado ao ponto ajustado.
A condição de mínimo implica:
No caso de pesos unitários:
Isso significa que o vetor de resíduos é ortogonal ao espaço gerado por A.
6. Interpretação geométrica
Temos três vetores principais:
- L → vetor observado
- L^ → vetor ajustado
- v → vetor de resíduos
Relação:
ou
Geometricamente:
- L está fora do subespaço
- L^ é a projeção de L
- v é perpendicular ao subespaço
7. Exemplo Resolvido
Considere o modelo:
Observações:
Matriz do modelo:
Vetor de observações:
A solução do MMQ fornece os parâmetros a e b que definem a reta que melhor se ajusta aos pontos observados. Geometricamente, o vetor L é projetado no subespaço gerado pelas colunas de A.
8. Exercício Proposto
Considere os pontos:
8.1 Resposta final esperada
9. Conclusão
A interpretação geométrica do ajustamento mostra que o Método dos Mínimos Quadrados corresponde à projeção ortogonal do vetor de observações sobre o subespaço definido pelo modelo. Essa visão permite compreender de forma intuitiva a minimização dos resíduos e a estrutura das equações normais.
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