最小二乘法如何拟合直线？

Question

如题所述

Answer 1

最小二乘法求拟合直线方法介绍如下：

最小二乘法是一种常用的数学优化技术。它通过最小化误差的平方和来求取目标函数的最优值，以解决线性回归问题。这是百度百科给出的解释，那么这个拟合的数据从字面上理解，其实就是预测结果。

我们可以将它应用到各行各业，比如销售数据、工厂生产量、比赛结果、地面区域面积估算等预测，总能找到数据之间映射关系。

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。

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。