Linearna aproksimacija točk v ravnini - Dečko, Van (Koraki v znanost, 2019)
V tem delu se je avtor ukvarjal z novo metodo za določitev premice, ki kar najbolje aproksimira dane točke v ravnini. Standardna metoda za določitev te premice je metoda najmanjših kvadratov. Avtorjev kriterij za določitev premice, ki kar najbolje aproksimira dane točke v ravnini, temelji na metodi najmanjše vsote ploščin pravokotnih trikotnikov, ki nastanejo kot liki, ko iz vsake dane točke narišemo eno vertikalno in eno horizontalno daljico do iskane premice. Dobljena premica je drugačna od tiste, ki jo dobimo po standardni metodi, tj. metodi najmanjših kvadratov. Avtor je v tem delu izpeljal metodo najmanjših kvadratov in nato po analognem postopku tudi metodo najmanjše vsote ploščin pravokotnih trikotnikov. Obe enačbi za določitev premic je nato primerjal tako teoretično kot tudi praktično v računalniškem programu Logger Pro. Preveril je tudi lastnosti obeh premic za normalizirane podatke, prednosti in pomanjkljivosti obeh. Ena od glavnih ugotovitev v tej raziskavi je, da obstaja skupna točka, ki leži na obeh premicah, A (x , y), kjer x predstavlja povprečje x - koordinat danih točk, y pa povprečje y - koordinat točk. Naslednja je, da se za izračun premice po avtorjevi metodi ne potrebuje korelacijskega koeficienta. Za normalizirane podatke smo ugotovili, da je premica po metodi najmanjše vsote ploščin pravokotnih trikotnikov zmeraj simetrala sodih ali simetrala lihih kvadrantov, ne glede na to, ali je minimizirana po spremenljivki x ali y.
Keywords: linearna regresija; matematika; metoda najmanjše vsote ploščin pravokotnih trikotnikov; metoda najmanjših kvadratov