
最小二乘法的原理概述
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简介:
最小二乘法是一种数学优化技术,用于通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配。这种方法常应用于回归分析中,以确定变量间的关系。
最小二乘法的基本原理是通过整体考虑近似函数与所给数据点(i=0,1,…,m)之间的误差来确定最佳拟合曲线或直线。这种方法的核心在于寻找一个使得所有数据点到拟合线的垂直距离平方和达到最小值的解,从而实现对观测数据的最佳逼近。当应用于多项式拟合时,最小二乘法可以用来求解系数,使得到的数据点与所构造的多项式的误差平方和最小化。
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