问：最小二乘法原理及应用
- 答：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找到一组数据的最佳函数匹配。
最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。
最小二乘法通常用于曲线拟合。很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。
比如从最简单的一次函数y=kx+b讲起
已知坐标轴上有些点(1.1,2.0),(2.1,3.2),(3,4.0),(4,6),(5.1,6.0),求经过这些点的图象的一次函数关系式.
当然这条直线不可能经过每一个点,我们只要做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可,这这就需要用到最小二乘法的思想.然后就用线性拟合来求.讲起来一大堆。
问：急求有关最小二乘法的文献综述
- 答：去JEL查一查
Journal OF economic literature
问：最小二乘法的原理是什么？怎么使用？
- 答：原理就是找出一条直线使得所有图上面的点纵坐标的差值的平方和最小（其实也是方差最小）
使用的话就是先求出x和y的平均数，然后
直接套公式就好了，上面的β是直线y=bx+a中的b - 答：y和x的关系拟合为线性关系,所有的样本点都在这条直线周围,每个点都与此直线有一定的距离,所有的距离平方和,求其最小的时候相应的该直线的斜率,即最小二乘估计.
问：什么是最小二乘法及其原理
- 答：这个一般是求线性回归的东西, 假设采n个点, 采样点(xi,yi) (i=1...n) 如果是空间的点则是(xi,yi,zi) 如果像一条直线,则设直线方程位y=kx+b(如果像其它图形,则设为其它形状的方程) 所以回归后 理论上xi对应的yi应该等于kxi+b 实际上是会有偏差的 所以一般情况yi-(kxi+b)不等于0 要想求出最精确的直线 就是要让i从1到n 所有(yi-kxi-b)^2加起来的最小值 即min(∑((yi-kxi-b)^2)),可见当所有点都在直线上时,最小值是零.对于其它图形也是一样,只不过方程不同而已.
- 答：楼上的说法有一点点问题，是平方和最小，虽然差别不大，有时还是有明显区别的。
问：什么是最小二乘法原理?
- 答：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。
- 答：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找到一组数据的最佳函数匹配。
最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。
最小二乘法通常用于曲线拟合。很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。
比如从最简单的一次函数y=kx+b讲起
已知坐标轴上有些点(1.1,2.0),(2.1,3.2),(3,4.0),(4,6),(5.1,6.0),求经过这些点的图象的一次函数关系式.
当然这条直线不可能经过每一个点,我们只要做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可,这这就需要用到最小二乘法的思想.然后就用线性拟合来求.讲起来一大堆。 - 答：一种对未知方程的最近似求取方法。
通常是实验得到若干数据后，带入并用此种方法得到与实验结果最接近的方程。
得到的方程与所有数据将有误差平方的和最小。
