高中数学：最小二乘法与线性回归方程
线性回归的求解方法
线性回归的求解方法线性回归是一种广泛应用于机器学习和数据分析领域的数学方法，它能从现有数据中分析出变量间的关系，从而预测未来的结果。
该方法在各行各业都得到了广泛应用，包括经济学、工程学、医学、生物学等领域。
本文将主要介绍线性回归的求解方法，包括最小二乘法和梯度下降法。
一、最小二乘法最小二乘法是一种常见的线性回归求解方法，它的基本思想是找到一条直线，使得这条直线与数据点之间的距离最短。
距离通常是指欧几里得距离或曼哈顿距离。
具体来说，最小二乘法的公式如下：$$\hat{\beta} = (X^TX)^{-1}X^TY$$其中，$\hat{\beta}$表示回归系数的向量，$X$表示自变量的矩阵，$Y$表示因变量的向量。
最小二乘法的求解过程包括以下几个步骤：1. 将自变量和因变量分别存储在矩阵$X$和向量$Y$中。
2. 计算$X^TX$的逆矩阵，如果逆矩阵不存在，则说明矩阵$X$线性相关，需要进行特征分解或奇异值分解来处理。
3. 计算$\hat{\beta}$的值，即$(X^TX)^{-1}X^TY$。
最小二乘法的优点在于简单易懂，求解速度较快。
但是，它也存在一些缺点，例如当数据集中存在极端值时，该方法会对这些极端值敏感。
二、梯度下降法与最小二乘法相比，梯度下降法在面对大规模数据时能够更好地处理。
梯度下降法的基本思想是根据误差的方向和大小不断更新回归系数的值，以达到最小化误差的目的。
梯度下降法的公式如下：$$\beta_{new}=\beta_{old}-\alpha\frac{\partial RSS}{\partial\beta}$$其中，$\beta_{new}$表示迭代后的回归系数向量，$\beta_{old}$表示迭代前的回归系数向量，$\alpha$表示学习率，$RSS$表示残差平方和。
梯度下降法的求解过程包括以下几个步骤：1. 初始化回归系数向量$\beta$和学习率$\alpha$。
2. 计算回归函数的预测值$y$3. 计算误差$e=y-y_{true}$4. 计算残差平方和$RSS=\sum_{i=1}^{n}e_i^2$5. 计算参数向量的梯度$\frac{\partial RSS}{\partial \beta}$6. 更新参数向量：$\beta_{new}=\beta_{old}-\alpha\frac{\partial RSS}{\partial \beta}$7. 通过迭代不断更新参数，直到误差达到最小值。
最小二乘法一元线性回归
最小二乘法产生的历史
• 最小二乘法最早称为回归分析法。由著 名的英国生物学家、统计学家道尔顿 （F.Gallton）——达尔文的表弟所创。 • 早年，道尔顿致力于化学和遗传学领域 的研究。 • 他研究父亲们的身高与儿子们的身高之 间的关系时，建立了回归分析法。
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最小二乘法的地位与作用
• 现在回归分析法已远非道尔顿的本意 • 已经成为探索变量之间关系最重要的方 法，用以找出变量之间关系的具体表现 形式。 • 后来，回归分析法从其方法的数学原 理——误差平方和最小（平方乃二乘也） 出发，改称为最小二乘法。
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解决问题的思路——可能性
• 寻找变量之间直线关系的方法多多。于是，再接下 来则是从众多方法中，寻找一种优良的方法，运用 方法去求出线性模型——y=a+bx+u中的截距a=？； 直线的斜率b=？正是是本章介绍的最小二乘法。 • 根据该方法所得，即表现变量之间线性关系的直线 有些什么特性？ • 所得直线可靠吗？怎样衡量所得直线的可靠性？ • 最后才是如何运用所得规律——变量的线性关系？
• Y=f(X1,X2,…,Xk; ū)
2
• 三、随机误差和系统误差 • 1、随机误差：是由随机因素形成的误差。 所 谓随机因素，是指那些对被解释变量的作用不 显著，其作用方向不稳定（时正时负），在重 复试验中，正作用与负作用可以相互抵消的因 素。 • 2、系统误差：由系统因素形成的误差。所谓 系统因素，是指那些对被解释变量的作用较显 著，其作用方向稳定，重复试验也不可能相互 抵消的因素。
2 2 i 相同，即 ，并且随机干扰项彼此不相关，即对于 i≠j,
2 Y1 Y1 , Y2 Y2 , Y1 2 Y2 Var Y ... ... Yn , Y1 Yn , Y2
最小二乘法的原理及在建模中的应用分析
最小二乘法的原理及在建模中的应用分析最小二乘法（least squares method）是一种数学优化方法，用于解决线性回归和非线性回归问题，通过求取使得误差平方和最小化的参数估计值。
它的原理是寻找一条最佳拟合曲线或平面，使得观测值与拟合值之间的误差最小。
在线性回归问题中，最小二乘法可以用来估计回归模型的参数。
假设我们有n个样本点{(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)}，其中yi是对应的观测值，我们想要找到一个线性模型y = ax + b，使得拟合值与观测值之间的误差最小。
这个问题可以通过最小化误差平方和来求解。
误差平方和定义为E(a, b) = Σ(yi - (axi + b))^2，我们需要找到使得E(a, b)最小的a和b。
∂E/∂a = -2Σ(xi(yi - (axi + b))) = 0∂E/∂b = -2Σ(yi - (axi + b)) = 0将上述方程进行化简，可以得到如下的正规方程组：Σ(xi^2)a + Σ(xi)b = Σ(xi yi)Σ(xi)a + nb = Σ(yi)解这个方程组，可以得到最小二乘估计的参数值。
1.线性回归分析：最小二乘法可以用于估计线性回归模型的参数。
通过最小二乘估计，可以得到最佳拟合直线，并用这条直线来预测因变量。
2.时间序列分析：最小二乘法可以用于拟合时间序列模型。
通过寻找最佳拟合函数，可以识别出序列中的趋势和周期性变化。
3.统计数据处理：最小二乘法可以用于数据平滑和滤波处理。
通过拟合一个平滑曲线，可以去除数据中的噪声和不规则波动，从而提取出数据中的趋势信息。
4.多项式拟合：最小二乘法可以用于多项式拟合。
通过最小二乘估计，可以拟合出多项式函数，将其用于数据拟合和函数逼近。
5.曲线拟合：最小二乘法可以用于非线性曲线拟合。
通过选择合适的函数形式，并通过最小二乘估计求解参数，可以拟合出复杂的非线性曲线。
总之，最小二乘法是一种常用的参数估计方法，可以用于线性回归、非线性拟合、时间序列分析等多种建模问题。
高三线性回归方程知识点
高三线性回归方程知识点线性回归是数学中的一种方法，用于建立一个自变量与因变量之间的关系。
在高三数学中，线性回归方程是一个重要的知识点。
本文将介绍高三线性回归方程的基本概念、推导过程以及应用范围。
一、基本概念1. 线性回归方程线性回归方程，也叫作线性回归模型，表示自变量x和因变量y之间的关系。
它可以用如下的一般形式表示：y = β0 + β1x + ε其中，y表示因变量，x表示自变量，β0和β1表示模型中的参数，ε表示误差项。
2. 参数估计线性回归方程中的参数β0和β1需要通过观测数据进行估计。
常用的方法是最小二乘法，即通过最小化实际观测值和预测值之间的差异，来得到最优的参数估计值。
二、推导过程1. 求解参数通过最小二乘法，可以得到线性回归方程中的参数估计值。
具体推导过程包括以下几个步骤：（1）确定目标函数：将观测值和预测值之间的差异平方和作为目标函数。
（2）对目标函数求偏导：对目标函数分别对β0和β1求偏导，并令偏导数为0。
（3）计算参数估计值：根据求得的偏导数为0的方程组，解出β0和β1的值。
2. 模型拟合度评估在得到参数估计值之后，需要评估线性回归模型的拟合度。
常用的指标包括相关系数R和残差平方和SSE等。
相关系数R可以表示自变量和因变量之间的线性相关程度，取值范围在-1到1之间，越接近1表示拟合度越好。
三、应用范围线性回归方程在实际问题中有广泛的应用，例如经济学、统计学、社会科学等领域。
它可以用来分析自变量和因变量之间的关系，并预测未来的结果。
1. 经济学应用在线性回归模型中，可以将自变量设置为经济指标，例如GDP、通货膨胀率等，将因变量设置为某一经济现象的数值。
通过构建线性回归方程，可以分析不同经济指标对经济现象的影响，为经济决策提供参考依据。
2. 统计学应用线性回归方程是统计学中的一项重要工具。
通过对观测数据的拟合，可以得到参数估计值，并进一步分析自变量和因变量之间的关系。
统计学家可以利用线性回归分析建立统计模型，为实验数据的解释提供更为准确的结论。
“最小二乘法求线性回归方程”教学设计
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ “最小二乘法求线性回归方程”教学设计最小二乘法求线性回归方程教学设计一．内容和内容解析本节课的主要内容为用最小二乘法求线性回归方程。
本节课内容作为上节课线性回归方程探究的知识发展，在知识上有很强的联系，所以，核心概念还是回归直线。
在经历用不同估算方法描述两个变量线性相关关系的过程后，解决好用数学方法刻画从整体上看，各点与此直线的距离最小，让学生在此基础上了解更为科学的数据处理方式最小二乘法，有助于更好的理解核心概念，并最终体现回归方法的应用价值。
就统计学科而言，对不同的数据处理方法进行优劣评价是假设检验的萌芽，而后者是统计学学科研究的另一重要领域。
了解最小二乘法思想，比较各种估算方法，体会它的相对科学性，既是统计学教学发展的需要，又在体会此思想的过程中促进了学生对核心概念的进一步理解。
最小二乘法思想作为本节课的核心思想，由此得以体现。
而回归思想和贯穿统计学科中的随机思想，也在本节课中需有所渗透。
所以，在内容重点的侧重上，本节课与上节课有较大的区别：上节课侧重于估算方法设计，在不同的数据处理过程中，体会回归直线作为变量相关关系代表这一概念特征；本节课侧重于估1 / 10算方法评价与实际应用，在评价中使学生体会核心思想，理解核心概念。
考虑到本节课的教学侧重点与新课程标准的要求，对线性回归方程系数的计算公式，可直接给出。
由于公式的复杂性，一方面，既要通过教学设计合理体现知识发生过程，不搞割裂；另一方面，要充分利用计算机或计算器，简化繁琐的求解系数过程，简化过于形式化的证明说理过程。
基于上述内容分析，确定本节课的教学重点为知道最小二乘法思想，并能根据给出的线性回归方程的系数公式建立线性回归方程。
线性回归与最小二乘法
线性回归与最小二乘法线性回归是一种常用的统计分析方法，也是机器学习领域的基础之一。
在线性回归中，我们通过寻找最佳拟合直线来对数据进行建模和预测。
最小二乘法是线性回归的主要方法之一，用于确定最佳拟合直线的参数。
1. 线性回归的基本原理线性回归的目标是找到一条最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小。
我们假设线性回归模型的形式为：Y = β₀ + β₁X₁ +β₂X₂ + … + βₙXₙ + ε，其中Y是因变量，X₁、X₂等是自变量，β₀、β₁、β₂等是回归系数，ε是误差项。
2. 最小二乘法最小二乘法是一种求解线性回归参数的常用方法。
它的基本思想是使所有样本点到拟合直线的距离之和最小化。
具体来说，我们需要最小化残差平方和，即将每个样本点的预测值与实际值之间的差的平方求和。
3. 最小二乘法的求解步骤（1）建立线性回归模型：确定自变量和因变量，并假设它们之间存在线性关系。
（2）计算回归系数：使用最小二乘法求解回归系数的估计值。
（3）计算预测值：利用求得的回归系数，对新的自变量进行预测，得到相应的因变量的预测值。
4. 最小二乘法的优缺点（1）优点：最小二乘法易于理解和实现，计算速度快。
（2）缺点：最小二乘法对异常点敏感，容易受到离群值的影响。
同时，最小二乘法要求自变量与因变量之间存在线性关系。
5. 线性回归与其他方法的比较线性回归是一种简单而强大的方法，但并不适用于所有问题。
在处理非线性关系或复杂问题时，其他方法如多项式回归、岭回归、lasso回归等更适用。
6. 实际应用线性回归及最小二乘法广泛应用于各个领域。
在经济学中，线性回归用于预测GDP增长、消费者支出等经济指标。
在医学领域，线性回归被用于预测疾病风险、药物剂量等。
此外，线性回归还可以应用于电力负荷预测、房价预测等实际问题。
总结：线性回归和最小二乘法是统计学和机器学习中常用的方法。
线性回归通过拟合一条最佳直线，将自变量与因变量之间的线性关系建模。
“最小二乘法求线性回归方程”教学设计
“最小二乘法求线性回归方程”教学设计一．内容和内容解析本节课的主要内容为用最小二乘法求线性回归方程。
本节课内容作为上节课线性回归方程探究的知识发展，在知识上有很强的联系，所以，核心概念还是回归直线。
在“经历用不同估算方法描述两个变量线性相关关系”的过程后，解决好用数学方法刻画“从整体上看，各点与此直线的距离最小”，让学生在此基础上了解更为科学的数据处理方式——最小二乘法，有助于更好的理解核心概念，并最终体现回归方法的应用价值。
就统计学科而言，对不同的数据处理方法进行“优劣评价”是“假设检验”的萌芽，而后者是统计学学科研究的另一重要领域。
了解“最小二乘法思想”，比较各种“估算方法”，体会它的相对科学性，既是统计学教学发展的需要，又在体会此思想的过程中促进了学生对核心概念的进一步理解。
“最小二乘法思想”作为本节课的核心思想，由此得以体现。
而回归思想和贯穿统计学科中的随机思想，也在本节课中需有所渗透。
所以，在内容重点的侧重上，本节课与上节课有较大的区别：上节课侧重于估算方法设计，在不同的数据处理过程中，体会回归直线作为变量相关关系代表这一概念特征；本节课侧重于估算方法评价与实际应用，在评价中使学生体会核心思想，理解核心概念。
考虑到本节课的教学侧重点与新课程标准的要求，对线性回归方程系数的计算公式，可直接给出。
由于公式的复杂性，一方面，既要通过教学设计合理体现知识发生过程，不搞“割裂”；另一方面，要充分利用计算机或计算器，简化繁琐的求解系数过程，简化过于形式化的证明说理过程。
基于上述内容分析，确定本节课的教学重点为知道最小二乘法思想，并能根据给出的线性回归方程的系数公式建立线性回归方程。
二．目标和目标解析本节课要求学生了解最小二乘法思想，掌握根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程，理解线性回归方程概念和回归思想，在以上过程中体会随机思想：1．能用数学符号刻画出“从整体上看，各点与此直线的点的偏差”的表达方式；2．通过减少样本点个数，经历对表达式的展开，把“偏差最小”简化为“二次多项式”最小值问题，通过合情推理，使学生接受最小二乘法的科学性，在此过程中了解最小二乘法思想；3．能结合具体案例，经历数据处理步骤，根据回归方程系数公式建立回归方程；4．通过改变同一问题下样本点的选择进而对照回归方程的差异，体会随机思想；5．利用回归方程预测，体现用“确定关系研究相关关系”的回归思想；三．教学目标分析在经历用不同估算方法描述两个变量线性相关的过程后，在学生现有知识能力范围内，如何选择一个最优方法，成为知识发展的逻辑必然。
用最小二乘法求线性回归方程
最小二乘法主要用来求解两个具有线性相关关系的变量的回归方程，该方法适用于求解与线性回归方程相关的问题，如求解回归直线方程，并应用其分析预报变量的取值等．破解此类问题的关键点如下：①析数据，分析相关数据，求得相关系数 r ，或利用散点图判断两变量之间是否存在线性相关关系，若呈非线性相关关系，则需要通过变量的变换转化构造线性相关关系．②建模型．根据题意确定两个变量，结合数据分析的结果建立回归模型．③求参数．利用回归直线 y=bx+a 的斜率和截距的最小二乘估计公式，求出 b ，a，的值．从而确定线性回归方程．④求估值．将已知的解释变量的值代入线性回归方程 y=bx+a 中，即可求得 y 的预测值．注意:回归直线方程的求解与应用中要注意两个方面：一是求解回归直线方程时，利用样本点的中心（ x，y）必在回归直线上求解相关参数的值；二是回归直线方程的应用，利用回归直线方程求出的数值应是一个估计值，不是真实值．经典例题：下图是某地区 2000 年至 2016 年环境基础设施投资额（单位：亿元）的折线图．为了预测该地区 2018 年的环境基础设施投资额，建立了与时间变量的两个线性回归模型．根据 2000 年至 2016 年的数据（时间变量的值依次为 1,2.，⋯⋯ 17 ）建立模型①： y=-30.4+13.5t ；根据 2010 年至 2016 年的数据（时间变量的值依次为）建立模型②： y=99+17.5t ．（ 1）分别利用这两个模型，求该地区 2018 年的环境基础设施投资额的预测值；（2）你认为用哪个模型得到的预测值更可靠？并说明理由．思路分析：（ 1）两个回归直线方程中无参数，所以分别求自变量为 2018 时所对应的函数值，就得结果，（ 2）根据折线图知 2000 到 2009 ，与 2010 到 2016 是两个有明显区别的直线，且 2010 到 2016 的增幅明显高于 2000 到 2009 ，也高于模型 1 的增幅，因此所以用模型 2 更能较好得到 2018 的预测.解析：（ 1）利用模型①，该地区 2018 年的环境基础设施投资额的预测值为= –30.4+13.5 ×19=226.1 （亿元）．利用模型②，该地区 2018 年的环境基础设施投资额的预测值为 =99+17.5×9=256.5 （亿元）（2）利用模型②得到的预测值更可靠．理由如下：（ i）从折线图可以看出， 2000 年至 2016 年的数据对应的点没有随机散布在直线y= –30.4+13.5t 上下，这说明利用 2000 年至 2016 年的数据建立的线性模型①不能很好地描述环境基础设施投资额的变化趋势． 2010 年相对 2009 年的环境基础设施投资额有明显增加， 2010 年至 2016 年的数据对应的点位于一条直线的附近，这说明从 2010 年开始环境基础设施投资额的变化规律呈线性增长趋势，利用2010 年至 2016 年的数据建立的线性模型 =99+17.5t 可以较好地描述 2010 年以后的环境基础设施投资额的变化趋势，因此利用模型②得到的预测值更可靠．（ ii）从计算结果看，相对于 2016 年的环境基础设施投资额 220 亿元，由模型①得到的预测值 226.1 亿元的增幅明显偏低，而利用模型②得到的预测值的增幅比较合理，说明利用模型②得到的预测值更可靠．以上给出了 2 种理由，考生答出其中任意一种或其他合理理由均可得分．总结：若已知回归直线方程，则可以直接将数值代入求得特定要求下的预测值；若回归直线方程有待定参数，则根据回归直线方程恒过中心点求参数 .线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。
最小二乘法公式详细步骤
最小二乘法公式详细步骤1.建立线性回归模型在最小二乘法中，我们首先假设所要拟合的数据具有线性关系。
线性回归模型可以表示为：Y=α+βX+ε，其中Y是因变量，X是自变量，α和β是模型的参数，ε是误差项。
2.构建残差平方和残差是预测值与观测值之间的差异，我们用误差的平方和来表示数据的整体拟合度。
求解残差平方和的目的是找到最小的误差，来获取最佳的拟合数据集。
残差平方和的计算公式：RSS = Σ(yi - (α + βxi))^2，其中yi 是观测值，(α + βxi)是对应的预测值，Σ表示求和。
3.求解参数α和β的最优值通过最小化残差平方和，可以求解得到参数α和β的最优值。
将残差平方和对参数α和β分别求偏导数，并令偏导数等于0，可以得到如下两个方程：∂RSS/∂α = -2Σ(yi - (α + βxi)) = 0 -> Σyi - nα - βΣxi = 0∂RSS/∂β = -2Σ(yi - (α + βxi))xi = 0 -> Σxiyi -αΣxi - βΣxi^2 = 0其中n表示数据集的大小。
将上述两个方程联立解得α和β的最优值：α = (Σyi - βΣxi) / nβ = (Σxiyi - αΣxi) / Σxi^24.求解回归直线方程通过求解参数α和β的最优值，可以得到回归直线的方程。
将最优值代入线性回归模型的公式中，得到：Y=α+βX5.进行模型评估在最小二乘法中，我们需要对拟合模型进行评估，以确定模型的可靠性和拟合优度。
常用的评估指标包括：决定系数（R^2）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等。
决定系数用来衡量模型对数据的解释程度，其计算公式为：R^2 = 1 - (Σ(yi - ŷi)^2 / Σ(yi - ȳ)^2)其中，yi表示观测值，ŷi表示模型预测值，ȳ表示观测值的平均值。
通过以上步骤，我们可以得到最小二乘法的公式和对应的求解步骤。
这个方法用于参数估计和数据拟合，尤其在拟合回归模型时非常常用。
线性回归和最小二乘法
线性回归和最小二乘法线性回归是一种常见的统计分析方法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。
而最小二乘法则是线性回归的一种常用求解技术。
本文将详细介绍线性回归和最小二乘法的原理、应用和计算方法。
一、线性回归的原理线性回归假设自变量和因变量之间存在一个线性函数关系，即y = α + βx，其中α是截距，β是斜率。
线性回归的目标是找到最佳的α和β，使得模型能够准确地描述数据。
二、最小二乘法的原理最小二乘法是一种优化方法，用于通过最小化误差的平方和来确定回归系数。
假设有n个样本数据，标记为{(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}，其中xi是自变量，yi是因变量。
最小二乘法的目标是使所有样本点到回归直线的距离之和最小化，即最小化误差E = Σ(yi - α - βxi)²。
三、线性回归的应用线性回归广泛应用于各个领域，特别是经济学、金融学和社会科学中。
它可以用来分析自变量和因变量之间的关系，预测未来的趋势和趋势的变化，评估变量对因变量的影响程度等。
四、最小二乘法的计算步骤1. 计算自变量和因变量的均值，分别记为x_mean和y_mean。
2. 计算自变量和因变量的差值与均值的乘积之和，分别记为Sxy。
3. 计算自变量的差值的平方和，记为Sxx。
4. 计算回归系数的估计值，β = Sxy / Sxx。
5. 计算截距的估计值，α = y_mean - β * x_mean。
6. 得到线性回归方程，y = α + βx。
五、线性回归的评估评估线性回归模型的好坏可以用均方误差（MSE）和决定系数（R²）来衡量。
MSE越小，表示模型拟合效果越好；R²越接近1，表示自变量对因变量的解释程度越高。
六、线性回归的局限性线性回归的前提是自变量和因变量之间存在线性关系，如果关系是非线性的，线性回归模型将失效。
此外，线性回归对异常值敏感，如果数据中存在异常值，模型的预测结果可能会受到影响。
最小二乘法求解线性回归问题
最小二乘法求解线性回归问题最小二乘法是回归分析中常用的一种模型估计方法。
它通过最小化样本数据与模型预测值之间的误差平方和来拟合出一个线性模型，解决了线性回归中的参数估计问题。
在本文中，我将详细介绍最小二乘法在线性回归问题中的应用。
一、线性回归模型在介绍最小二乘法之前，先了解一下线性回归模型的基本形式。
假设我们有一个包含$n$个观测值的数据集$(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_n,y_n)$，其中$x_i$表示自变量，$y_i$表示因变量。
线性回归模型的一般形式如下：$$y=\beta_0+\beta_1 x_1+\beta_2 x_2+\dots+\beta_px_p+\epsilon$$其中，$\beta_0$表示截距，$\beta_1,\beta_2,\dots,\beta_p$表示自变量$x_1,x_2,\dots,x_p$的系数，$\epsilon$表示误差项。
我们希望通过数据集中的观测值拟合出一个线性模型，即确定$\beta_0,\beta_1,\dots,\beta_p$这些未知参数的值，使得模型对未知数据的预测误差最小化。
二、最小二乘法的思想最小二乘法是一种模型拟合的优化方法，其基本思想是通过最小化优化问题的目标函数来确定模型参数的值。
在线性回归问题中，我们通常采用最小化残差平方和的方式来拟合出一个符合数据集的线性模型。
残差代表观测值与模型估计值之间的差异。
假设我们有一个数据集$(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_n,y_n)$，并且已经选定了线性模型$y=\beta_0+\beta_1 x_1+\beta_2 x_2+\dots+\beta_p x_p$。
我们希望选择一组系数$\beta_0,\beta_1,\dots,\beta_p$，使得模型对数据集中的观测值的预测误差最小，即最小化残差平方和（RSS）：$$RSS=\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y}_i)^2$$其中，$y_i$表示第$i$个观测值的实际值，$\hat{y}_i$表示该观测值在当前模型下的预测值。
最小二乘法公式求线性回归方程
最小二乘法公式求线性回归方程最小二乘法是一种估计统计模型参数的常用方法，它是统计学领域中普遍使用的线性回归模型，回归模型指根据一个或多个自变量，研究它们对一个因变量的影响，从而建立变量之间的函数模型从而预测因变量的方法.最小二乘法可以用来快速求解线性回归问题.一、定义：最小二乘法（Least Squares Method, LSM）是统计学上用来估计未知参数的一种方法。
它通过最小化误差平方和来拟合模型参数，可以说是最经常用来求解回归方程的算法。
该算法由拉格朗日在18月1日提出,被广泛应用在统计学的各个领域.二、求解线性回归方程的原理：最小二乘法求解线性回归问题的思路是利用“损失函数”也就是误差平方和来求解。
《数学模型简明介绍》一书中提出了极小化损失函数这个思想。
它提出，在实际应用中，经常会把一组数学统计量来描述一组现象，并建立关系模型，用《数学模型简明介绍》中下文中所述的最小二乘法（LSM）模型来说，它的基本思想就是把待求的参数的残差（即模型和真实值之间的误差）平方和最小化，它就是最小二乘回归模型的标准假设函数了。
三、求解线性回归方程的步骤：1、通过数据样本建立数学模型，即y=ax+b；2、使得残差平方和最小，用下面的公式来求点X1到Xn这些点到线所有残差平方和,即:Σr^2=Σ(y-ax-b)^2;;3、得到残差平方和的偏导为零，求解得到结果，最小二乘法估计出的结果得到的系数a和b具有最小的残差平方和，即最小的均方根误差：a=Σ（x－x_平均数）（y－y_平均数）/Σ（x－x_平均数）^2;b=y_平均数－ax_平均数;四、求解线性回归方程的应用：1、最小二乘法可以用来拟合任意数据点及求解线性回归方程；2、可用于计算常见指标如样本均值，样本方差，协方差等统计特征以及诊断判断正确性；3、可用于数据预测；4、最小二乘法为回归分析提供了基础，研究多元回归模型，最小二乘法解析解也就能被推广到多元回归分析中；5、它可以用来估计广义线性模型（generalized linear model）的参数；6、最小二乘法能对线性不可分数据进行二分类判断；7、它可以用来提高决策树算法的准确性；8、最小二乘法可以用来求最优解，优化问题，最小投资成本，最优生产调度，最短路径。
最小二乘法OLS和线性回归
1
本章要点
最小二乘法的基本原理和计算方法
经典线性回归模型的基本假定
BLUE统计量的性质 t检验和置信区间检验的原理及步骤 多变量模型的回归系数的F检验 预测的类型及评判预测的标准 好模型具有的特征
2
第一节
最小二乘法的基本属性
一、有关回归的基本介绍
金融、经济变量之间的关系，大体上可以分 为两种：
（1）函数关系：Y=f(X1,X2,….,XP)，其中Y的 值是由Xi（i=1,2….p）所唯一确定的。 （2）相关关系: Y=f(X1,X2,….,XP) ，这里Y的 值不能由Xi（i=1,2….p）精确的唯一确定。
3
图2-1 货币供应量和GDP散点图
注意：SRF中没有误差项，根据这一方程得到 的是总体因变量的期望值
17
于是方程（2.7）可以写为：
ˆ ˆ ˆ yt xt ut
和残差项（
（2.9）
总体y值被分解为两部分：模型拟合值（
ˆ u t ）。
ˆ y）
18
3.线性关系 对线性的第一种解释是指：y是x的线性函数， 比如，y= x。 对线性的第二种解释是指：y是参数的一个线 性函数，它可以不是变量x的线性函数。 2 比如，y= x 就是一个线性回归模型， 但 y x 则不是。
(一) 方法介绍
本章所介绍的是普通最小二乘法（ordinary least squares,简记OLS）;
最小二乘法的基本原则是：最优拟合直线应该 使各点到直线的距离的和最小，也可表述为距 离的平方和最小。
假定根据这一原理得到的α、β估计值为 、 ， ˆ yt 。 xt ˆ ˆ ˆ 则直线可表示为
sas最小二乘法求回归方程
sas最小二乘法求回归方程
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
所以当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。
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。
它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
最小二乘法还可用于曲线拟合。
其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
最小二乘法、最小一乘法与方差、线性回归方程
上的知名度远不如拉普拉斯 ， 因而其贡献也不为很 多人所知晓 ． 虽然最小一乘法的起源 比最／ － ｂ－乘法
问题的探究性课题学习提供参考依据 ， 本文对最小
二乘法与最小一乘法及其历史背景和优劣性作简要 的介绍， 并对方差 、 线性回归方程及相关概念 的本质
的“ 中心 主题 ” ．
’
呢？如果这样来描述 ， 结果又会如何呢？即使使用 教材中“ 平方” 来描述 ， 也还存在一些问题有待 明确．
奎（ ） ｚ一 （ 一 ）
如， 线性相关 系数 ｒ 尘 ＝＝＝＝＝＝＝＝ 的 ＝
＾
最小一乘法（ ａｔ ｂｏ ｔ ｄｖ ｔ ｎ 简称 Ｌ Ｄ １ ｓａｓｌ ｅ ｅｉ ｉ ， ｅ ｕ ａｏ Ａ ）
学生容易产生的疑问与困惑是 ： 为什么不用 ｌ
一
三ｌ Ｉ 一（ ｚ ＋ Ｉ ｉ ， ， ， ， ） 和 ８ ） （ ＝１２ ３ … 来描述
统完善了相关理论后 ， 才将最小二乘法公布于众 ， 这 也引发 了最小二 乘法发 明的优先权之争 ． ￣－ 最４ －乘 法在统计学中发 挥着重要作用 ， 十九世纪统计学 是
／ （ ｚ一 葛 ．一 ） ） ） ， 葛（
则是把最小二乘法 中的平方和替换为绝对值和． 法
由来及线性相关程度判断的依据又如何呢？
为解决这些疑问与困惑 ， 澄清一些模糊认识 ， 便 于同行居高临下把握 ｅ Ｐｅ ｅ ｉ ｏ ，１４ Ｌ ｐ ｃ， ｉ ｒ —Ｓｍ ｎ ７ ９ ａ ｒ
１７ —１５ ） ７７ ８ ５在预测一颗小行 星位置时就运用 了最 小二乘法 ， 但他拒绝透露这个方法 ， 直到 ８ 年后他系
上应该使直线与这些散点最接近 ， 即整体上这些散 让德 （ ｅｅｄｅ Ｌ ｇｎ ｒ，Ａｄｉ ｒ ｎ—Ｍａｉ，１５ ｅ ｒｅ ７２—１３ ） 于 ８３ ）
第2章 最小二乘法和线性回归模型(更新至0510)
思不得其解，同时又发现某人种的平均身高是相 当稳定的。 最后得到结论：儿子们的身高回复于全体男子的 平均身高，即“回归”——见1889年F.Gallton 的论文《普用回归定律》。 后人将此种方法普遍用于寻找变量之间的规律。
16
3. 回归分析
回归分析(regression):通过一个或几个变量的变化去解释另一
160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 X Y
图2.1
图2.2
10
2.1.2 散点相关图分析
点击主窗口Quick\Graph\Scatter, 在弹出的Series List窗口输入序列名x和y（如图 2.3），点击ok，即可得到图18的X（GDP）和Y（总消费）之间 的散点图。 注意：（1）和（2）中，作散点图时输入的第一个变量为横轴变量，一般取为解释 变量；第二个变量为纵轴变量，一般取为被解释变量，每次只能显示两个变量之间的 相关图，若模型中含有多个解释变量，可以逐个进行分析。
高斯—马尔可夫定理(Gauss-Markov theorem) 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是 具有最小方差的线性无偏估计量。
33
34
最小二乘估计量的性质——证明
ˆ 2、无偏性，即估计量 0 、ˆ1 的均值（期望）等于总体回归
参数真值 0 与 1
证：
易知 故
ˆ 1 k i Yi k i ( 0 1 X i i ) 0 k i 1 k i X i k i i
80000 70000 60000 50000
高中数学线性回归方程公式
高中数学线性回归方程公式1. 引言在高中数学学习中，线性回归是一种重要的统计方法，用于模拟和预测两个或更多变量之间的线性关系。
线性回归方程是深入了解线性回归的基础，本文将介绍高中数学中线性回归方程的公式及其应用。
2. 线性回归方程的定义线性回归方程是一种用于描述两个变量线性关系的方程。
通常情况下，我们用x来表示自变量（输入变量），用y来表示因变量（输出变量）。
线性回归方程可以用下面的形式表示：y = ax + b，其中a和b是常数，称为回归系数。
3. 确定回归系数为了确定回归方程中的回归系数a和b，我们需要一组已知的数据点，其中包含自变量x和因变量y的取值。
通过求解回归系数，我们可以找到最佳拟合线，使得该线尽可能地接近数据点。
3.1 最小二乘法最小二乘法是一种常用的确定回归系数的方法。
其基本思想是通过最小化预测值和真实值之间的残差平方和来找到最佳拟合线。
考虑到一组包含n个数据点的数据集{(x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn)}，回归方程的系数可以通过以下公式计算得到：a = (n∑(xi * yi) - ∑xi * ∑yi) / (n∑(xi^2) - (∑xi)^2)b = (∑yi - a * ∑xi) / n计算a和b之后，线性回归方程就可以得到。
4. 应用案例线性回归方程在实际问题中有广泛的应用。
以下是一个简单的应用案例：假设我们希望预测一个人的体重（y）与他们的身高（x）之间的关系。
收集了一组数据点如下：身高(x)（厘米）：165, 170, 175, 180, 185体重(y)（千克）：55, 60, 65, 70, 75使用最小二乘法计算回归系数：n = 5∑(xi * yi) = 165*55 + 170*60 + 175*65 + 180*70 + 185*75 = 169750∑xi = 165 + 170 + 175 + 180 + 185 = 875∑(xi^2) = 165^2 + 170^2 + 175^2 + 180^2 + 185^2 = 148500∑yi = 55 + 60 + 65 + 70 + 75 = 325a = (5 * 169750 - 875 * 325) / (5 * 148500 - 875^2) ≈ 0.7647b = (325 - 0.7647 * 875) / 5 ≈ -29.4118得到线性回归方程：y ≈ 0.7647x - 29.4118通过该方程，我们就可以预测其他身高对应的体重。
线性回归最小二乘法公式
线性回归最小二乘法公式线性回归是一种广泛应用于统计学和机器学习中的回归分析方法，旨在通过拟合一个线性方程来预测因变量与自变量之间的关系。
最小二乘法是一种最常用的线性回归方法，它寻找一条直线，使所有数据点到这条直线的距离之和最小。
假设有n个数据点，表示为(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)，其中x为自变量，y为因变量。
线性回归的目标是找到一条直线y = mx + b，使得所有数据点到该直线的距离之和最小。
最小二乘法的基本思想是，通过对每个数据点的误差的平方求和，来定义一个损失函数，然后通过最小化这个损失函数来确定最优的拟合直线。
步骤如下：1. 建立线性模型：y = mx + b，其中m为斜率，b为截距。
2. 用该模型预测因变量y的值：y_hat = mx + b。
3. 计算每个数据点的误差：e = y - y_hat。
4.将所有数据点的误差的平方求和，得到损失函数：L=Σe^25.最小化损失函数：通过对m和b的偏导数求零，得到以下两个式子：∂L/∂m = -2Σx(y - (mx + b)) = 0∂L/∂b = -2Σ(y - (mx + b)) = 06.解以上两个方程，得到最优的斜率m和截距b：m = (nΣxy - ΣxΣy) / (nΣx^2 - (Σx)^2)b=(Σy-mΣx)/n7. 使用得到的最优斜率m和截距b，构建出最优的线性模型：y =mx + b。
最小二乘法可以通过解析解或者数值方法求解。
解析解适用于数据量较小的情况，它通过直接求解最优化的数学公式来得到结果。
而数值方法适用于数据量较大，无法直接求解的情况，通过迭代方法逐步逼近最优解。
最小二乘法有几个关键的假设：1.线性关系假设：认为自变量x和因变量y之间存在线性关系。
2.去噪假设：数据点的误差e服从均值为0的正态分布，即误差项是一个很小的随机值。
3.独立性假设：各个数据点之间是相互独立的，彼此之间没有相关性。
利用最小二乘法求线性回归方程
利用最小二乘法求线性回归方程
利用最小二乘法求线性回归方程 1使离差平方
和（i=1~n）∑（yi-yi'）最小的方法
结论：设回归方程为y'=bx+a;解得
回归直线方程：在一组具有相关关系的变量与数据的（x，y）间，最能体现x,y关系的直线（一条尽可能接近所有数据点的直线）
设回归方程为y'=bx+a;
要使直线最拟合，则使（i=1~n）∑（yi-yi'）最小，但yi-yi'可能为负，无法正确反映整体数据的切合程度，所以用平方，使得∑（yi-yi'）^2最小,由n组xi,yi,最终解得
利用最小二乘法求线性回归方程 1
线性回归模型
用最小二乘法最小化残差得损失函数为
最小化误差：
分别对W,b求偏导得：
对于比较简单的函数，我们令偏导=0就可求出最优值W与b:
其中
但对于下图所示的有多个最优解的情况，我们采用梯度下降法逐步寻找最优值，避免陷入局部最优解，计算量少很多。
多元线性回归最终求得：
推导过程
推导过程可见：。
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高中数学：最小二乘法与线性回归方程
1、怎样的拟合直线最好？——与所有点都近，即与所有点的距离之和最小。
最小二乘法可以帮助我们在进行线性拟合时，如何选择“最好”的直线。
要注意的是，利用实验数据进行拟合时，所用数据的多少直接影响拟合的结果，从理论上说，数据越多，效果越好，即所估计的直线方程越能更好地反映变量之间的关系。
一般地，我们可以先作出样本点的散点图，确认线性相关性，然后再根据回归直线系数的计算公式进行计算。
2、刻画样本点与直线y=a+bx之间的“距离”—
—
思考：①这个“距离”与点到直线的距离有什么关系？很显然，这个式值越小，则样本点与直线间的距离越小。
②为什么不直接利用点到直线的距离来刻画样本点与直线之间的距离关系？
3、最小二乘法
如果有n个点：（x1，y1），（x2，y2），（x3，
y3），……，（x n，y n），我们用下面的表达式来刻画这些点与直线y=a+bx的接近程度：。
使得上式达到最小值的直线y=a+bx就是我们所要求解的直线，这种方法称为最小二乘法。
4、线性回归方程
，其中
这个直线方程称为线性回归方程，a，b是线性回归方程的系数（回归系数）。
例1、推导2个样本点的线性回归方程
设有两个点A（x1，y1），B（x2，y2），用最小二乘法推导其线性回归方程并进行分析。
解：由最小二乘法，设，则样本点到该直线的“距离之和”为
从而可知：当时，b有最小值。
将
代入“距离和”计算式中，视其为关于b的二次函
数，再用配方法，可知：
此时直线方程为：
设AB中点为M，则上述线性回归方程为
可以看出，由两个样本点推导的线性回归方程即为过这两点的直线方程。
这和我们的认识是一致的：对两个样本点，最好的拟合直线就是过这两点的直线。
用最小二乘法对有两个样本点的线性回归直线方程进行了直接推导，主要是分别对关于a和b的二次函数进行研究，由配方法求其最值及所需条件。
实际上，由线性回归系数计算公式：
可得到线性回归方程为
设AB中点为M，则上述线性回归方程为。
例2、求回归直线方程
在硝酸钠的溶解试验中，测得在不同温度下，溶解
于100份水中的硝酸钠份数的数据如下
0410152129365168
66.771.076.380.685.792.999.4113.6125.1描出散点图并求其回归直线方程.
解：建立坐标系，绘出散点图如下：
由散点图可以看出：两组数据呈线性相关性。
设回归直
线方程为：
由回归系数计算公式：
可求得：b=0.87，a=67.52，从而回归直线方程为：y=0.87x+67.52。
例3、综合应用
假设关于某设备的使用年限x和所支出的维修费用y （万元）有如下统计资料：
（1）求回归直线方程；（2）估计使用10年时，维修
费用约是多少？
解：（1）设回归直线方程为：
（2）将x = 10代入回归直线方程可得y = 12.38，即使用10年时的维修费用大约是12.38万元。
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