最小二乘法求线性回归方程中的系数a,b怎么求?
用最小二乘法求回归线性方程中的a和b有如下公式:
最小二乘法:总偏差不能用n个偏差的和来表示,通常是偏差的平方和,即总偏差,并使之最小,所以回归线是所有回归线中q值最小的一条。这种使“偏差平方和”最小的方法称为最小二乘:q=(y1-bx1-a)2(y2-bx-a2)在实际应用中是首选的,因为绝对值保持计算不变。。。(yn-bxn-a)2
问题归结为:当a和b取什么值时,q是最小值,即直线到点y=bxa的“总距离”是最小值。
在进行线性回归时,为什么最小二乘法是最优方法?
对于线性回归,lse(最小二乘估计)和mle(最大似然估计)基于不同的假设。lse直接假设目标函数,mle假设分布。在高斯噪声下,它们的公式是一样的。
无论如何,它们不必符合基本事实。至于假设是否可靠,我们必须通过假设实验来检验。
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