什么是最小二乘法回歸分析？最小二乘法（也稱為最小二乘法）是一種數(shù)學優(yōu)化技術(shù)。它通過最小化誤差平方和來尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。對于一元線性回歸模型，假設(shè)n組觀測值（x1，Y1），（X2，Y2），（Xn，

什么是最小二乘法回歸分析？

最小二乘法（也稱為最小二乘法）是一種數(shù)學優(yōu)化技術(shù)。它通過最小化誤差平方和來尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。對于一元線性回歸模型，假設(shè)n組觀測值（x1，Y1），（X2，Y2），（Xn，Yn），對于平面上的這n個點，我們可以用無數(shù)條曲線來擬合。樣本回歸函數(shù)需要盡可能地擬合這些值。總而言之，這一行位于示例數(shù)據(jù)的中心。選擇最佳擬合曲線的標準可以確定為：使總擬合誤差（即總殘差）最小。有三個標準可供選擇：（1）它是一種通過“剩余和最小值”確定直線位置的方法。然而，在計算“殘差和”時，發(fā)現(xiàn)了一個相互抵消的問題。（2） 這也是一種通過“絕對殘差之和最小”來確定直線位置的方法。但是絕對值很難計算。（3） 最小二乘法的原理是用殘差的最小二乘和來確定直線的位置。用最小二乘法得到的估計量除了計算方便外，還具有優(yōu)良的特性。這種方法對異常值非常敏感。