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# 63. lsquares

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## 63.1 Funciones y variables para lsquares

Función: lsquares_estimates (D, x, e, a)
Función: lsquares_estimates (D, x, e, a, initial = L, tol = t)

  Estima los parámetros a que mejor se ajusten a la ecuación e de variables x y a a los datos D por el método de los mínimos cuadrados. La función `lsquares_estimates` busca primero una solución exacta, y si no la encuentra, buscará una aproximada.

  El resultado es una lista de listas de ecuaciones de la forma `[a = ..., b = ..., c = ...]`. Cada elemento de la lista es un mínimo diferente de error cuadrático medio.

  Los datos deben darse en formato matricial. Cada fila es un dato (el cual suele denominarse `registro' o `caso' en ciertos contextos), y las columnas contienen los valores para cada una de las variables. La lista de variables x asigna un nombre a cada una de las columnas de D, incluso a aquellas que no intervienen en el análisis. La lista a asigna nombres a los parámetros cuyas estimaciones se buscan. El argumento e es una expresión o ecuación de variables x y a; si e no es una ecuación (es decir, carece de igualdad), se trata como si fuese `e = 0`.

  Se pueden dar argumentos adicionales a `lsquares_estimates` en forma de ecuaciones, las cuales se pasan tal cual a la función `lbfgs`, que es la que se encarga de calcular las estimaciones por el método numérico cuando no encuentra una solución exacta.

  Cuando se pueda encontrar una solución exacta, mediante `solve`, los datos en D pueden contener valores no numéricos. Sin embargo, cuando no exista solución exacta, todos los elementos de D deben ser necesariamente numéricos, lo cual incluye constantes numéricas tales como `%pi` o `%e` y números literales (enteros, racionales y decimales en coma flotante, tanto los de doble precisión como los de precisión arbitraria). Los cálculos numéricos se realizan en doble precisión con aritmética de punto flotante, por lo que números de cualesquiera otro tipo son convenientemente convertidos antes de proceder con los cálculos.

  Antes de utilizar esta función ejecútese `load(lsquares)`.

  Véanse también `lsquares_estimates_exact`, `lsquares_estimates_approximate`, `lsquares_mse`, `lsquares_residuals` y `lsquares_residual_mse`.

  Ejemplos:

  Un problema con solución exacta.

      (%i1) load (lsquares)$
      (%i2) M : matrix (
              [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]);
                                        [ 1  1  1 ]
                                        [         ]
                                        [ 3       ]
                                        [ -  1  2 ]
                                        [ 2       ]
                                        [         ]
      (%o2)                             [ 9       ]
                                        [ -  2  1 ]
                                        [ 4       ]
                                        [         ]
                                        [ 3  2  2 ]
                                        [         ]
                                        [ 2  2  1 ]
      (%i3) lsquares_estimates (
               M, [z,x,y], (z+D)^2 = A*x+B*y+C, [A,B,C,D]);
                               59        27      10921        107
      (%o3)            [[A = - --, B = - --, C = -----, D = - ---]]
                               16        16      1024         32

  un problema para el que no se encuentra solución exacta, por lo que `lsquares_estimates` recurre a la aproximación numérica.

      (%i1) load (lsquares)$
      (%i2) M : matrix ([1, 1], [2, 7/4], [3, 11/4], [4, 13/4]);
                                         [ 1  1  ]
                                         [       ]
                                         [    7  ]
                                         [ 2  -  ]
                                         [    4  ]
                                         [       ]
      (%o2)                              [    11 ]
                                         [ 3  -- ]
                                         [    4  ]
                                         [       ]
                                         [    13 ]
                                         [ 4  -- ]
                                         [    4  ]
      (%i3) lsquares_estimates (
        M, [x,y], y=a*x^b+c, [a,b,c], initial=[3,3,3], iprint=[-1,0]);
      (%o3) [[a = 1.387365874920637, b = .7110956639593767,
                                              c = - .4142705622439105]]

Función: lsquares_estimates_exact (MSE, a)

  Estima los valores de los parámetros a que minimizan el error cuadrático medio MSE mediante un sistema de ecuaciones que intentará resolver simbólicamente con `solve`. El error cuadrático medio es una expresión con parámetros a, como los devueltos por `lsquares_mse`.

  El valor devuelto por la función es una lista de listas de ecuaciones de la forma `[a = ..., b = ..., c = ...]`. El resultado puede contener cero, uno o más elementos. Cuando la respuesta contiene más de una solución, todas ellas representan mínimos del error cuadrático medio.

  Véanse también `lsquares_estimates`, `lsquares_estimates_approximate`, `lsquares_mse`, `lsquares_residuals` y `lsquares_residual_mse`.

  Ejemplo:

      (%i1) load (lsquares)$
      (%i2) M : matrix (
               [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]);
                                 [ 1  1  1 ]
                                 [         ]
                                 [ 3       ]
                                 [ -  1  2 ]
                                 [ 2       ]
                                 [         ]
      (%o2)                      [ 9       ]
                                 [ -  2  1 ]
                                 [ 4       ]
                                 [         ]
                                 [ 3  2  2 ]
                                 [         ]
                                 [ 2  2  1 ]
      (%i3) mse : lsquares_mse (M, [z, x, y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C);
                 5
                ====
                \                 2                         2
                 >    ((D + M    )  - C - M     B - M     A)
                /            i, 1          i, 3      i, 2
                ====
                i = 1
      (%o3)     ---------------------------------------------
                                      5
      (%i4) lsquares_estimates_exact (mse, [A, B, C, D]);
                        59        27      10921        107
      (%o4)     [[A = - --, B = - --, C = -----, D = - ---]]
                        16        16      1024         32

Función: lsquares_estimates_approximate (MSE, a, initial = L, tol = t)

  Estima los valores de los parámetros a que minimizan el error cuadrático medio MSE mediante el algoritmo numérico `lbfgs`. El error cuadrático medio es una expresión con parámetros a, como los devueltos por `lsquares_mse`.

  La solución devuelta por la función es un mínimo local (posiblemente global) del error cuadrático medio.

  Por consistencia con `lsquares_estimates_exact`, el valor devuelto es una lista anidada con un único elemento, consistente en una lista de ecuaciones de la forma `[a = ..., b = ..., c = ...]`.

  Los argumentos adicionales de `lsquares_estimates_approximate` se especifican como ecuaciones y se pasan de esta forma a la función `lbfgs`.

  MSE debe devolver un número cuando a sus parámetros se les asignen valores numéricos, lo cual implica que los datos a partir de los cuales se ha generado MSE contengan únicamente constantes numéricas tales como `%pi` o `%e` y números literales (enteros, racionales y decimales en coma flotante, tanto los de doble precisión como los de precisión arbitraria). Los cálculos numéricos se realizan en doble precisión con aritmética de punto flotante, por lo que números de cualesquiera otro tipo son convenientemente convertidos antes de proceder con los cálculos.

  Antes de utilizar esta función ejecútese `load(lsquares)`.

  Véanse también `lsquares_estimates`, `lsquares_estimates_exact`, `lsquares_mse`, `lsquares_residuals` y `lsquares_residual_mse`.

  Ejemplo:

      (%i1) load (lsquares)$
      (%i2) M : matrix (
               [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]);
                                 [ 1  1  1 ]
                                 [         ]
                                 [ 3       ]
                                 [ -  1  2 ]
                                 [ 2       ]
                                 [         ]
      (%o2)                      [ 9       ]
                                 [ -  2  1 ]
                                 [ 4       ]
                                 [         ]
                                 [ 3  2  2 ]
                                 [         ]
                                 [ 2  2  1 ]
      (%i3) mse : lsquares_mse (M, [z, x, y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C);
                 5
                ====
                \                 2                         2
                 >    ((D + M    )  - C - M     B - M     A)
                /            i, 1          i, 3      i, 2
                ====
                i = 1
      (%o3)     ---------------------------------------------
                                      5
      (%i4) lsquares_estimates_approximate (
                    mse, [A, B, C, D], iprint = [-1, 0]);
      (%o4) [[A = - 3.67850494740174, B = - 1.683070351177813,
                       C = 10.63469950148635, D = - 3.340357993175206]]

Función: lsquares_mse (D, x, e)

  Devuelve el error medio cuadrático (MSE) para la ecuación e de variables x respecto de los datos D. El resultado devuelto es una suma, definida como

                          n
                         ====
                     1   \                        2
                     -    >    (lhs(e ) - rhs(e ))
                     n   /           i         i
                         ====
                         i = 1

  siendo n el número de datos y `e[i]` es la ecuación e evaluada cuando a sus variables x se le asignan los valores asociados al dato `i`-ésimo `D[i]`.

  Antes de utilizar esta función ejecútese `load(lsquares)`.

  Ejemplo:

      (%i1) load (lsquares)$
      (%i2) M : matrix (
               [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]);
                                 [ 1  1  1 ]
                                 [         ]
                                 [ 3       ]
                                 [ -  1  2 ]
                                 [ 2       ]
                                 [         ]
      (%o2)                      [ 9       ]
                                 [ -  2  1 ]
                                 [ 4       ]
                                 [         ]
                                 [ 3  2  2 ]
                                 [         ]
                                 [ 2  2  1 ]
      (%i3) mse : lsquares_mse (M, [z, x, y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C);
                 5
                ====
                \                 2                         2
                 >    ((D + M    )  - C - M     B - M     A)
                /            i, 1          i, 3      i, 2
                ====
                i = 1
      (%o3)     ---------------------------------------------
                                      5
      (%i4) diff (mse, D);
               5
              ====
              \                             2
            4  >    (D + M    ) ((D + M    )  - C - M     B - M     A)
              /           i, 1         i, 1          i, 3      i, 2
              ====
              i = 1
      (%o4) ----------------------------------------------------------
                                        5
      (%i5) ''mse, nouns;
                     2                 2         9 2               2
      (%o5) (((D + 3)  - C - 2 B - 2 A)  + ((D + -)  - C - B - 2 A)
                                                 4
                 2               2         3 2               2
       + ((D + 2)  - C - B - 2 A)  + ((D + -)  - C - 2 B - A)
                                           2
                 2             2
       + ((D + 1)  - C - B - A) )/5

Función: lsquares_residuals (D, x, e, a)

  Devuelve los residuos para la ecuación e de parámetros a y datos D.

  D es una matriz, x una lista de variables y e es una ecuación o expresión general; si e no es una ecuación (es decir, carece de igualdad), se trata como si fuese `e = 0`. La lista a contiene ecuaciones que especifican valores para cualesquiera parámetros de e que no estén en x.

  Los residuos se definen como

                              lhs(e ) - rhs(e )
                                   i         i

  siendo `e[i]` la ecuación e evaluada cuando las variables x toman los valores asociados al dato `i`-ésimo `D[i]`, y haciendo las asignaciones indicadas en a al resto de variables.

  Antes de utilizar esta función ejecútese `load(lsquares)`.

  Ejemplo:

      (%i1) load (lsquares)$
      (%i2) M : matrix (
               [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]);
                                        [ 1  1  1 ]
                                        [         ]
                                        [ 3       ]
                                        [ -  1  2 ]
                                        [ 2       ]
                                        [         ]
      (%o2)                             [ 9       ]
                                        [ -  2  1 ]
                                        [ 4       ]
                                        [         ]
                                        [ 3  2  2 ]
                                        [         ]
                                        [ 2  2  1 ]
      (%i3) a : lsquares_estimates (
                M, [z,x,y], (z+D)^2 = A*x+B*y+C, [A,B,C,D]);
                               59        27      10921        107
      (%o3)            [[A = - --, B = - --, C = -----, D = - ---]]
                               16        16      1024         32
      (%i4) lsquares_residuals (
                M, [z,x,y], (z+D)^2 = A*x+B*y+C, first(a));
                                  13    13    13  13  13
      (%o4)                      [--, - --, - --, --, --]
                                  64    64    32  64  64

Función: lsquares_residual_mse (D, x, e, a)

  Devuelve el residuo del error cuadrático medio (MSE) de la ecuación e para los valores parámetricos a y datos D.

  El residuo del error cuadrático medio (MSE) se define como

                          n
                         ====
                     1   \                        2
                     -    >    (lhs(e ) - rhs(e ))
                     n   /           i         i
                         ====
                         i = 1

  siendo `e[i]` la ecuación e evaluada cuando las variables x toman los valores asociados al dato `i`-ésimo `D[i]`, y haciendo las asignaciones indicadas en a al resto de variables.

  Antes de utilizar esta función ejecútese `load(lsquares)`.

  Ejemplo:

      (%i1) load (lsquares)$
      (%i2) M : matrix (
               [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]);
                                 [ 1  1  1 ]
                                 [         ]
                                 [ 3       ]
                                 [ -  1  2 ]
                                 [ 2       ]
                                 [         ]
      (%o2)                      [ 9       ]
                                 [ -  2  1 ]
                                 [ 4       ]
                                 [         ]
                                 [ 3  2  2 ]
                                 [         ]
                                 [ 2  2  1 ]
      (%i3) a : lsquares_estimates (
                   M, [z,x,y], (z+D)^2 = A*x+B*y+C, [A,B,C,D]);

                        59        27      10921        107
      (%o3)     [[A = - --, B = - --, C = -----, D = - ---]]
                        16        16      1024         32
      (%i4) lsquares_residual_mse (
                   M, [z,x,y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C, first (a));
                                    169
      (%o4)                         ----
                                    2560

Función: plsquares (Mat,VarList,depvars)
Función: plsquares (Mat,VarList,depvars,maxexpon)
Función: plsquares (Mat,VarList,depvars,maxexpon,maxdegree)

  Ajuste de una función polinómica multivariante a una tabla de datos por el método de los mínimos cuadrados. Mat es la matriz con los datos empíricos, VarList es la lista con los nombres de las variables (una por cada columna de Mat, pero puede usarse `-` en lugar de los nombres de variables para ignorar las columnas de Mat), depvars es el nombre de la variable dependiente o una lista con uno o más nombres de variables dependientes (cuyos nombres deben estar también en VarList), maxexpon es un argumento opcional para indicar el máximo exponente para cada una de las variables independientes (1 por defecto) y maxdegree es otro argumento opcional para el grado del polinomio (maxexpon por defecto); nótese que la suma de exponentes de cada término debe ser igual o menor que maxdegree. Si `maxdgree = 0` entonces no se aplicará ningún límite.

  Si depvars es el nombre de una variable dependiente (no en una lista), `plsquares` devuelve el polinomio ajustado. Si depvars es una lista de una o más variables dependientes, `plsquares` devuelve una lista con los polinomios ajustados. Los coeficientes de determinación se muestran en su orden correspondiente para informar sobre la bondad del ajuste. Estos valores se almacenan también en la variable global DETCOEF en un formato de lista si depvars es a su vez una lista.

  Un ejemplo sencillo de ajuste lineal multivariante:

      (%i1) load("plsquares")$

      (%i2) plsquares(matrix([1,2,0],[3,5,4],[4,7,9],[5,8,10]),
                      [x,y,z],z);
           Determination Coefficient for z = .9897039897039897
                             11 y - 9 x - 14
      (%o2)              z = ---------------
                                    3

  El mismo ejemplo sin restricciones en el grado:

      (%i3) plsquares(matrix([1,2,0],[3,5,4],[4,7,9],[5,8,10]),
                      [x,y,z],z,1,0);
           Determination Coefficient for z = 1.0
                          x y + 23 y - 29 x - 19
      (%o3)           z = ----------------------
                                    6

  Cálculo del número de diagonales de un polígono de N lados

      (%i4) plsquares(matrix([3,0],[4,2],[5,5],[6,9],[7,14],[8,20]),
                      [N,diagonals],diagonals,5);
           Determination Coefficient for diagonals = 1.0
                                      2
                                     N  - 3 N
      (%o4)              diagonals = --------
                                        2
      (%i5) ev(%, N=9);   /* Testing for a 9 sides polygon */
      (%o5)                 diagonals = 27

  Cálculo del número de formas de colocar dos reinas en un tablero n x n de manera que no se amenacen.

      (%i6) plsquares(matrix([0,0],[1,0],[2,0],[3,8],[4,44]),
                      [n,positions],[positions],4);
           Determination Coefficient for [positions] = [1.0]
                               4       3      2
                            3 n  - 10 n  + 9 n  - 2 n
      (%o6)    [positions = -------------------------]
                                        6
      (%i7) ev(%[1], n=8); /* Testing for a (8 x 8) chessboard */
      (%o7)                positions = 1288

  Un ejemplo con seis variables dependientes:

      (%i8) mtrx:matrix([0,0,0,0,0,1,1,1],[0,1,0,1,1,1,0,0],
                        [1,0,0,1,1,1,0,0],[1,1,1,1,0,0,0,1])$
      (%i8) plsquares(mtrx,[a,b,_And,_Or,_Xor,_Nand,_Nor,_Nxor],
                           [_And,_Or,_Xor,_Nand,_Nor,_Nxor],1,0);
            Determination Coefficient for
      [_And, _Or, _Xor, _Nand, _Nor, _Nxor] =
      [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
      (%o2) [_And = a b, _Or = - a b + b + a,
      _Xor = - 2 a b + b + a, _Nand = 1 - a b,
      _Nor = a b - b - a + 1, _Nxor = 2 a b - b - a + 1]

  Antes de hacer uso de esta función ejecútese `load("plsquares")`.

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