最小二乘法的原理是什么?
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是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。
由于误差有正有负,所以,如果用误差的和来作为指标,那最后的结果是零,指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话,那应该好一些。
但由于函数计算中,绝对值的和的计算和分析是比较复杂的,也不易。所以,人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标,由于平方总是正的,在统计计算中比较方便,所以误差的最小平方和(最小二乘法)就应运而生了。
由于误差有正有负,所以,如果用误差的和来作为指标,那最后的结果是零,指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话,那应该好一些。
但由于函数计算中,绝对值的和的计算和分析是比较复杂的,也不易。所以,人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标,由于平方总是正的,在统计计算中比较方便,所以误差的最小平方和(最小二乘法)就应运而生了。
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最小二乘法是一种数学优化技术;它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
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确定阿尔法和贝塔(参数)的值,使得残差平方和最小
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求解答
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