最小二乘法显著性检验 什么是最小二乘法回归分析？

什么是最小二乘法回归分析？

最小二乘法（也称为最小二乘法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配。对于一元线性回归模型，假设n组观测值（x1，Y1），（X2，Y2），（Xn，Yn），对于平面上的这n个点，我们可以用无数条曲线来拟合。样本回归函数需要尽可能地拟合这些值。总而言之，这一行位于示例数据的中心。选择最佳拟合曲线的标准可以确定为：使总拟合误差（即总残差）最小。有三个标准可供选择：（1）它是一种通过“剩余和最小值”确定直线位置的方法。然而，在计算“残差和”时，发现了一个相互抵消的问题。（2） 这也是一种通过“绝对残差之和最小”来确定直线位置的方法。但是绝对值很难计算。（3） 最小二乘法的原理是用残差的最小二乘和来确定直线的位置。用最小二乘法得到的估计量除了计算方便外，还具有优良的特性。这种方法对异常值非常敏感。

最小二乘法显著性检验 回归分析r方的意义 偏最小二乘回归的优缺点

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