Métodos de Mínimos Cuadrados

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Métodos de Mínimos Cuadrados
Los métodos de mínimos cuadrados son técnicas utilizadas en métodos numéricos para encontrar la función que mejor se ajusta a un conjunto de datos observados. 
Estos métodos se basan en el principio de que la función que minimiza la suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores observados y los valores predichos es la función que mejor se ajusta a los datos.
Existen varios métodos de mínimos cuadrados, como el método de mínimos cuadrados lineales, el método de mínimos cuadrados no lineales y el método de mínimos cuadrados ponderados. 
Cada uno de estos métodos tiene sus propias técnicas y algoritmos específicos para encontrar la función de ajuste óptima.
Los métodos de mínimos cuadrados son ampliamente utilizados en diversas áreas, como la regresión lineal, la interpolación de datos y la aproximación de funciones, donde se requiere encontrar una función que se ajuste a un conjunto de datos observados de la mejor manera posible.