最小二乘法是线性回归方程吗？

Question

如题所述

Answer 1

最小二乘法求线性回归方程为a=y(平均)-b*x（平均）。

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a=y(平均)-b*x（平均）。

最小二乘法（又称最小平方法）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。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。

普通最小二乘估计量具有上述三特性：

1、线性特性

所谓线性特性，是指估计量分别是样本观测值的线性函数，亦即估计量和观测值的线性组合。

2、无偏性

无偏性，是指参数估计量的期望值分别等于总体真实参数。

3、最小方差性

所谓最小方差性，是指估计量与用其它方法求得的估计量比较，其方差最小，即最佳。最小方差性又称有效性。这一性质就是著名的高斯一马尔可夫（ Gauss-Markov）定理。这个定理阐明了普通最小二乘估计量与用其它方法求得的任何线性无偏估计量相比，它是最佳的。

Answer 2

最小二乘法（Least Squares Method）是一种统计学方法，用来估计一组数据的回归模型参数。它的思想是，通过最小化回归平方误差的和，来求解回归模型的最优参数。
最小二乘法可以用来求解线性回归方程，也可以用来求解非线性回归方程。但最小二乘法本身不是线性回归方程，它只是一种用来求解回归方程的方法。
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