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最小二乘法拟合直线回归方程
如何用
最小二乘
估计求
回归方程
总离差?
答:
用
最小二乘
估计求
回归方程
总离差不能用n个离差之和来表示,通常是用离差的平方和,即作为总离差,并使之达到最小,这样
回归直线
就是所有直线中Q取最小值的那一条。由于绝对值使得计算不变,在实际应用中人们更喜欢用:Q=(y1-bx1-a)²+(y2-bx2-a)²+···+(yn-bxn-a)...
最小二乘法
公式怎么求?
答:
最小二乘法
公式是一个数学的公式,在数学上称为曲线
拟合
,此处所讲最小二乘法,专指
线性回归方程
!最小二乘法公式为b=y(平均)-a*x(平均)。
最小二乘法拟合回归直线方程
的基本原理是
答:
公式 a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^
2
-(Σx)^2)b=y(平均)-a*x(平均)
回归直线方程
的
最小二乘法
答:
那个像E的符号是希腊字母,念“西格玛”,在数学上常表示为”求和“的意思。如果已知一条
直线
上的n个点(xi, yi),则求最接近这n个点的直线y=bx+a可以直接用此公式。b的分子展开即表示为:(x1y1+x
2
y2+...xnyn)-nx'y' , x', y'分别为xi, yi的平均值 b的分母展开即表示为:(x1^2...
线性回归
的
拟合方程
答:
比如用最小化“
拟合
缺陷”在一些其他规范里(比如最小绝对误差回归),或者在回归中最小化最小二乘损失函数的乘法。相反,最小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型。因此,尽管
最小二乘法
和线性模型是紧密相连的,但他们是不能划等号的。以上内容参考:百度百科-
线性回归方程
...
什么是
最小二乘法
原理求
回归方程
答:
利用
最小二乘法
可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线
拟合
。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。在
回归
过程中,回归的关联式不可能全部通过每个回归数据点(x1,y1. x2,y2...xm,ym),为了...
什么是
最小二乘法回归
分析?
答:
而这个关系又无法做到想像函数关系那样准确,因为即使你重复全部控制条件,结果也还有区别,这时通过让
回归方程
计算值和试验点结果间差值的平方和最小来建立回归方程的办法就是
最小二乘法
,二乘的意思就是平方。最小二乘就是指回归方程计算值和实验值差的平方和最小。
用
最小二乘法
求一元
线性回归
的基本思想
答:
Yj= a0 + a1 X (式1-1)其中:a0、a1 是任意实数 为建立这
直线方程
就要确定a0和a1,应用《
最小二乘法
原理》,将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Yj=a0+a1X)的离差(Yi-Yj)的平方和〔∑(Yi - Yj)2〕最小为“优化判据”。令:φ = ∑(Yi - Yj)2 (式1-2)把(式1-1)...
利用
最小二乘法
建立一元
线性回归方程
时,要求所有观测点与
回归直线
的距离...
答:
【错误】利用
最小二乘法
建立一元
线性回归方程
时,要求所有观测点与
回归直线
的距离平方和最小,不是为0,故本题结论错误
Matlab 的
线性回归最小二乘法
求大神解答
答:
使用
最小二乘法拟合
比较简单:x_r=[abscissa ones(size(abscissa))]\ordinates;求出来即为题中的x和γ。如果不限方法,也可以使用多项式拟合:p = polyfit(abscissa, ordinates,1);得到的结果是一致的(但二者分别是列向量和行向量)。使用绝对值最小的拟合方法稍微复杂一些:e = ones(size(...
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