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直线方程中的a，b有下面的公式：最小二乘法：总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和，即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法：由于绝对值使得计算不变，在实际应用中人们更喜欢用：Q=（y1-bx1-a）2+（y2-bx-a2）+。（yn-bxn-a）2这样，问题就归结于：当a，b取什么值时Q最小，即到点直线y=bx+a的“整体距离”最小。扩展资料：回归分析的最初目的是估计模型的参数以便达到对数据的最佳拟合。在决定一个最佳拟合的不同标准之中，最小二乘法是非常优越的。这种估计可以表示为：1)样本是在母体之中随机抽取出来的。2)因变量Y在实直线上是连续的，3)残差项是独立同分布的，也就是说，残差是独立随机的，且服从高斯分布。这些假设意味着残差项不依赖自变量的值，所以 和自变量X（预测变量）之间是相互独立的。在这些假设下，建立一个显示线性回归作为条件预期模型的简单线性回归方程，可以表示为：给一个随机样本，一个线性回归模型假设回归子 和回归量 之间的关系是除了X的影响以外，还有其他的变数存在。我们加入一个误差项（也是一个。
origin高斯拟合问题 chi^2：卡方分布卡方分布是统计学中的一种机率分布。卡方分布可以用来测试随机变量之间是否相互独立，也可用来检测统计模型是否符合实际要求。R^2：相关系数统计学中用来衡量两组变量之间的线性关系强度，范围在0-1之间，越接近1说明关系越强。chi^2和R^2代表拟合程度好坏，前者越小越好，后者越大越好，你这拟合的情况很好。y0.四个是高斯方程中的参数（常数），之后第一列为拟合出来的数值，有了这个，你的高斯方程即可得出，第二列正负值什么的是第一列拟合值的误差，绘图时可作误差棒。嗯，越小越好。
为什么对新凯恩斯模型进行线性展开（log linearize）可以得到较好的拟合结果？ 理解log linearize是取log加一阶泰勒展开，后面的展开项成为Truncation error.这个线性展开会不会过于…
如何通过在origin中添加趋势线和添加方程？在origin中作图，如何在一曲线上添加趋势线和方程，谢谢了.在origin中作图，如何在一曲线上添加趋势线和方程，谢谢了 看来。
高斯马尔科夫经典假设内容是什么？ 急急急！！！！！！！！！！！ http\t：\t/\t/\tanswers\t.\tyahoo\t.\tcom\t/\tquestion\t/\tindex\t？\tqid\t=\t20090102193400\tAAJlRqXhttp\t：\t/\t/\twww\t.\tfact\t-\tindex\t.\tcom\t/\tg\t/\tga\t/\tgauss\t_\tmarkov\t_\ttheorem\t.\thtmlhttp\t：\t/\t/\teconweb\t.\trutgers\t.\tedu\t/\ttsurumi\t/\tblue\t1\t.\tpdf
为什么线性回归模型中要假设随机误差等方差并且服从正态分布？ 简而言之：正态分布假设主要是为了统计推断和参数拟合做的假设。多元正态分布一个很好的性质就是，在对它…
最小二乘法的本质是什么？ 最小二乘法(Least Squares Method，简记为LSE)是一个比较古老的方法，源于天文学和测地学上的应用需要。在…
