最小二乘法

1、曲線擬合,曲線擬合問題,仍然是已知 x1 xn ; y1 yn, 求一個簡單易算的近似函數(shù) f(x) 來擬合這些數(shù)據(jù)。,但是 n 很大；, yi 本身是測量值，不準確，即 yi f (xi),這時沒必要取 f(xi) = yi , 而要使 i=f(xi) yi 總體上 盡可能地小。,這種構造近似函數(shù) 的方法稱為曲線擬合，f(x) 稱為擬合函數(shù),稱為“殘差”,1,y=f(x),y=p(x),插值,2,求一條曲線,使數(shù)據(jù)點均在離此曲線的上方或下方不遠處,所求的曲線稱為擬合曲線,它既能反映數(shù)據(jù)的總體分布,又不至于出現(xiàn)局部較大的波動,更能反映被逼近函數(shù)的特性,使求得的逼近函數(shù)與已知函數(shù)從總體上來說其偏差按。

2、最小二乘法示例,用Excel求解a、b、r,1,示例：用Excel求解a、b、r,設銅絲電阻隨溫度變化的實驗數(shù)據(jù)如下，用Excel求解a、b、r求解步驟,2,1. 把t、Rt 數(shù)據(jù)按列對應輸入Excel表格內，如把t輸在第一列（A1:A8）, Rt輸在第二列（B1:B8）,3,2. 在相鄰兩個空白格（如C1、D1格）內，分別輸入說明和函數(shù)。如在C1中輸入說明a= ，回車；在D1中輸入函數(shù)=intercept(B1:B8,A1:A8)，其中A1:A8、B1:B8分別給出自變量、因變量的對應位置，回車，即顯示a= 19.28848,4,3. 同樣可在C2、D2空白格內分別輸入說明b=， 函數(shù)=slope(B1:B8,A1:A8)，回車后，顯示b=0.08。

3、曲線擬合（curve-fitting）：工程實踐中，用測量到的一些離散的數(shù)據(jù)求一個近似的函數(shù)來擬合這組數(shù)據(jù)，要求所得的擬合曲線能最好的反映數(shù)據(jù)的基本趨勢（即使最好地逼近，而不必滿足插值原則。因此沒必要取=，只要使盡可能地?。Ｔ恚航o定數(shù)據(jù)點。求近似曲線。并且使得近似曲線與的偏差最小。近似曲線在該點處的偏差，i=1,2,.,m。 常見的曲線擬合方法:1.使偏差絕對值之和最小2.使偏差絕對值最大的最小3.使偏差平方和最小最小二乘法：按偏差平方和最小的原則選取擬合曲線，并且采取二項式方程為擬合曲線的方法,稱為最小二乘法。推導過程：。

4、第十一章偏最小二乘法,偏最小二乘回歸是一種新型的多元統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法，它與1983年由伍德和阿巴諾等人首次提出。近十年來，它在理論、方法和應用方面都得到了迅速的發(fā)展。密西根大學的弗耐爾教授稱偏最小二乘回歸為第二代回歸分析方法。偏最小二乘回歸方法在統(tǒng)計應用中的重要性主要的有以下幾個方面：（1）偏最小二乘回歸是一種多因變量對多自變量的回歸建模方法。（2）偏最小二乘回歸可以較好地解決許多以往用普通多元回。

5、第5章 線性參數(shù)的最小二乘法處理,最小二乘法是用于數(shù)據(jù)處理和誤差估計中的一個很得力的數(shù)學工具。對于從事精密科學實驗的人們說來，應用最小二乘法來解決一些實際問題，仍是目前必不可少的手段。,第一節(jié) 最小二乘法。

6、2019-2020年高中數(shù)學 第十二課時 1.9最小二乘法教案 北師大版必修3 一、教學目標：經歷用不同估算方法描述兩個變量線性相關的過程。知道最小二乘法的思想，能根據(jù)給出的線性回歸方程系數(shù)公式建立線性回歸方程。 二。

7、第八章,*第十節(jié),問題的提出:,已知一組實驗數(shù)據(jù),求它們的近似函數(shù)關系 yf (x) .,需要解決兩個問題:,1. 確定近似函數(shù)的類型,根據(jù)數(shù)據(jù)點的分布規(guī)律,根據(jù)問題的實際背景,2. 確定近似函數(shù)的標準,實驗數(shù)據(jù)有誤差,不能。

8、第六章 最小二乘法與曲線擬合,6.0 問題的提出 6.1 用最小二乘法求解矛盾方程組 6.2 多項式擬合,如果實際問題要求解在a,b區(qū)間的每一點都“很好地” 逼近f(x)的話，運用插值函數(shù)有時就要失敗。另外，插值所需的數(shù)據(jù)。

9、第二章系統(tǒng)建模,2.2系統(tǒng)建模概述,1建模的重要性,“勾股定理”由于上升到“數(shù)學抽象/數(shù)學描述/數(shù)學模型”的具有普遍意義的理論高度，得以在工程力學、電磁學等許多領域所廣泛應用，從而對科學與技術的發(fā)展產生了不。

10、第5次最佳平方逼近與曲線擬合的最小二乘法,計算方法(NumericalAnalysis),主要內容,最佳平方逼近曲線擬合的最小二乘法,最佳平方逼近,函數(shù)逼近的類型,最佳一致逼近：使用多項式對連續(xù)函數(shù)進行一致逼近。逼近誤差使用范。

11、2009 01 17 最小二乘法擬合圓公式推導及matlab實現(xiàn) 最小二乘法 least squares analysis 是一種數(shù)學優(yōu)化技術 它通過 最小化誤差的平方和找到一組數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配 最小二乘法是用最 簡的方法求得一些絕對不可知的真。

12、最小二乘法及matlab程序 最小二乘法簡介 最小二乘法 又稱最小平方法 是一種數(shù)學優(yōu)化技術 它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配 利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數(shù)據(jù) 并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)。

13、全最小二乘法y ax b形式討論 南昌大學管理科學與工程張星標 405504208177 elva6401 2009 3 23 1 問題的引入 最小二乘法是在計算沿著y方向到直線y ax b的距離 即AB 平方和最小的基礎上的得出的a和b的估計值 可不可以在計算AC平方和的基礎來估計a和b的值 AB 2 前提假設 在這里假設A坐標為 xi yi 被估計的直線方程為y ax b 對直線AC的方程可以。

14、3 1問題的提出函數(shù)解析式未知 通過實驗觀測得到的一組數(shù)據(jù) 即在某個區(qū)間 a b 上給出一系列點的函數(shù)值yi f xi 第三章曲線擬合的最小二乘法 3 2 曲線擬合的最小二乘法數(shù)據(jù)含有誤差 節(jié)點上的函數(shù)值是由實驗或觀測得到的數(shù)據(jù) 不可避免地帶有測量誤差 如果要求所得的近似函數(shù)曲線精確無誤地通過所有的點 xi yi 就會使曲線保留著一切測試誤差 當個別數(shù)據(jù)的誤差較大時 插值效果顯然是不理想的 數(shù)據(jù)量。

15、最小二乘法,在工程問題中，常常需要根據(jù)兩個變量的幾組實驗數(shù)值實驗數(shù)據(jù)，來找出這兩個變量的函數(shù)關系的近似表達式通常把這樣得到的函數(shù)的近似表達式叫做經驗公式.,一、經驗公式,問題：如何得到經驗公式，常用的方法是什么？,二、最小二乘法,例1,為了測定刀具的磨損速度，我們做這樣的實驗：經過一定時間(如每隔一小時)，測量一次刀具的厚度,得到一組試驗數(shù)據(jù)如下：,如圖，在坐標紙上畫出這些點，,因為這些點。

16、誤差與實驗數(shù)據(jù)的處理方法,誤差,系統(tǒng)誤差：由一些固定的原因所產生，其大小、正負有重現(xiàn)性，也叫可測誤差。方法誤差：分析方法本身所造成的誤差。隨機誤差：由偶然因素引起的誤差，所以又稱偶然誤差。如，同一坩堝稱重(同一天平，砝碼)，得到以下克數(shù)：29.3465，29.3463，29.3464，29.3466過失誤差：由操作人員的主觀原因、操作不當造成的誤差。,系統(tǒng)誤差的性質可歸納為如下三點：,重現(xiàn)性單向性。

17、1,第二章最小二乘法（OLS）和線性回歸模型,2,本章要點,最小二乘法的基本原理和計算方法經典線性回歸模型的基本假定BLUE統(tǒng)計量的性質t檢驗和置信區(qū)間檢驗的原理及步驟多變量模型的回歸系數(shù)的F檢驗預測的類型及評判預測的標準好模型具有的特征,3,第一節(jié)最小二乘法的基本屬性,一、有關回歸的基本介紹金融、經濟變量之間的關系，大體上可以分為兩種：（1）函數(shù)關系：Y=f(X1,X2,.,XP)，其中Y的值。