最小二乘法的估计准则
时间: 2023-10-21 08:25:19 浏览: 39
最小二乘法的估计准则是通过最小化观测值与回归模型预测值之间的残差平方和来进行参数估计。也就是说,最小二乘法的目标是找到一组参数,使得观测值与回归模型的预测值之间的差异最小化。这种方法可以用于线性回归问题中,其中回归模型是一个线性方程。最小二乘法是统计学中一种常见的方法,用于拟合数据并找到最佳拟合线或曲线。通过最小化残差平方和,最小二乘法能够找到最佳的参数估计,使得回归模型与观测值之间的误差最小化。在加权最小二乘法中,每个观测值都可以被赋予不同的权重,以便更好地适应不同观测值的重要性。通过调整观测值的权重,加权最小二乘法能够更准确地估计回归模型的参数。因此,最小二乘法的估计准则是通过最小化残差平方和或加权残差平方和来找到最佳的参数估计。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [最小二乘估计 Least Squares estimation](https://blog.csdn.net/qq_38313294/article/details/123290384)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [最小二乘法](https://blog.csdn.net/weixin_43694742/article/details/124725954)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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