也就是最小的是二乘 估计 。最小值二乘找一个(组)估计值使实际值与估计值的距离最小，广义最小值二乘 -1/8-A(X，最小值二乘)法的优缺点:1 ， 最低二乘方法的优点:1，多元线性模型的最小二乘 估计性质是什么 。
1、最小 二乘法的原理是什么?怎么使用?原理是找一条直线，使所有图上的点的纵坐标之差的平方和(其实方差也是最小的)最小 。用的话，先求X和Y的平均值，然后直接套公式 。上面的β是直线Ybx A中的B ， Y和X的关系是线性的 ， 所有的样本点都在这条直线周围，每个点离这条直线都有一定的距离 。对所有距离的平方求和，求这条直线最小时对应的斜率，即最小值二乘 估计 。
因为有正负误差，如果用误差之和作为指标，最终结果为零，指导意义达不到要求 。如果用误差的绝对值来计算应该更好 。但是在函数计算中，绝对值和分析的计算比较复杂，不容易 。于是 ， 人们发明了误差平方作为拟合指标 。因为平方永远是正的 ， 在统计计算上更方便，所以误差平方和最小法(minimum 二乘 method)应运而生 。
2、最小 二乘法的原理是什么的?min二乘method是一种数学优化技术；它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配 。当我们研究两个变量(x ， y)之间的关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1，y1 ， x2 ， y2...xm ， ym)；这些数据在xy直角坐标系中描述 。如果发现这些点在一条直线附近 ， 那么这条直线的方程可以表示为(方程11) 。最小值/123，456，789-0/大约是1795年，当时高斯在他对恒星轨道的预测中提出考虑一般线性模型YX。其中x为nxp阶设计矩阵，day为pxl未知参数向量，8为nxl随机误差向量，满足E (e( 。盖(:)伊亦舒，在这里 。2>0可能未知，技巧为已知非负定矩阵，Ap为可估函数 ， 其中A为kxp阶矩阵，为估计0 。饶先给出以下最小值二乘-1/[姓名 on 。一个( 。
【最小二乘估计分析,参数的最小二乘估计】满足R(T)R (art: x)，b-表矩阵b的广义逆(满足BB-BB) 。注意，这种形式的估计适用于设计矩阵X为满秩或降秩、艺术奇异或非奇异的所有情况 。特别是当X列满秩且art非奇异(从而正定)时 ， 取u20得到广义最小值0二乘估计8-A(X，art-IX)-x，art-IY(2)AR 。证明了ea 。是最小方差为0，线性无偏估计，有协方差矩阵，有矩阵，有气体，有技术 。
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