最小二乘法求线性回归方程公式 最小二乘法拟合直线的公式是什么，如何推导的？
最小二乘法拟合直线的公式是什么，如何推导的？
以polyfit函数（多项式拟合，最小二乘法）为例，x=[90919293949596]z=[70122144152174196202]a=polyfit（x，z，1）结果：a=1.0e03*0.0205-1.75511表示1次多项式（一次为直线，适用于您的情况）a为多项式的系数向量，从高阶项到低阶项排列。如果你想用这个结果，例如，当x=97时，知道Z等于多少，那么有两种方法：直接用系数>>A（1）*97 A（2）ans=233.4286或用多元函数>>>multivariable（A，97）ans=233.4286
用Excel实现最小二乘法的方法是：用Excel函数，使用数据分析工具，添加趋势线等。（1） 表格及公式编辑：采用最小二乘法逐步完成计算，得到结果。（2） 利用Excel中的统计函数a和Linest（）用最小二乘法拟合已知数据中的最佳行，然后返回描述该行的数组。Linest还可以与其他函数结合，计算其他类型的线性模型在未知参数下的统计值，包括多项式、对数、指数和幂级数。由于此函数返回一个值数组，因此必须将其作为数组公式输入。B.Slope（）返回Y和已知X中数据点拟合的线性回归线的斜率。斜率是直线上两点之间的距离与水平距离的比值，即回归线的变化率。C.Intersect（）使用现有的X和Y值来计算直线和Y轴之间的截距。截距是通过已知的X和已知的线性回归线与Y数据点的Y轴的交点。当自变量为0（零）时，可用相交函数确定因变量的值。D.Correl（）返回array1和array2之间的相关系数。相关系数可以用来确定两个属性之间的关系。（3） 添加趋势线添加趋势线的应用比其他方法更直观，可以用来完成线性回归或非线性回归。具体方法不再重复。（4） 数据分析工具“回归”分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘”线性拟合来执行线性回归分析。此工具可用于分析单个因变量如何受一个或多个自变量值的影响。“回归分析”对话框：
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