回归直线方程中的回归系数是怎么推导的 我们假设测定的时候，横坐标没有误差（自己设计的样品，认为没有误差），所以认为误差完全出现在纵坐标上，即测定值上.所以只要求出拟合直线上的点和样品纵坐标值的距离的最小值，就好了.就认为这个直线离所有点最近.设回归直线为y=mx+b.任意一点为(Xi，Yi)，i是跑标，表示任意一个值.即求点(Xi，Yi)到与该点横坐标相同的拟合直线上的点(Xi，mXi+b)距离的最小值.所以距离为纵坐标相减，即d=|Y-Yi|=|mXi+b-Yi|.绝对值不好算，就换成平方.有d^2=(mXi+b-Yi)^2.现在把所有的距离相加.即Σ（i=1，n)，从1开始，加到第n个，(我就不写了太费劲).Σd^2=Σ(mXi+b-Yi)^2.把d^2分别对m和b求偏导，因为你应该学过，最小值时候，导数应该等于0.对m求，m即斜率，认为斜率是变量，其他都看成常量.Σ[2*(mXi+b-Yi)Xi]=0，展开得mΣXi^2+bΣXi-ΣXiYi=0，解出b=(ΣYi-mΣXi)/n，n表示一共多少个点，就是代数预算，自己试试.对b求偏导，Σ[2*(mXi+b-Yi)*1]=0，解出mΣXi+nb=ΣYi联立方程，解出m和b.有，m=(nΣXiYi-ΣXiΣYi)/(nΣXi^2-(ΣXi)^2)b=(ΣYi-mΣXi)/n因为求和的ΣXi等于n乘以平均数.
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回归直线方程推导中的一个公式 额。不会打字，就弄个图吧。
回归方程公式证明 Q表示残差平方和，最小二乘法的原理就是使得残差平法和最小，估计参数.后面求和符号括号里就是残差，平方，求和，所以后边是残差平方和，Q只是一个符号.至于推导，你就分别对a，b求偏导，并令偏导数等于0，求出a，b的表达式就ok了
