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本文的数据来自网络,部分代码也有所参照,这里做了注释和延伸,旨在技术交流,如有冒犯之处请联系博主及时处理。
最小二乘法是一种优化的方法,它主要是通过最小化误差的平方和来做函数拟合的方法。
有如下回归模型
其中b0,b1,…bp,μ2 x1,x2,…xp 都是与无关的未知参数。这里设
是一个样本。
这里令残差平方和的表达式为
则求Q关于b0,b1,…bp的偏导,并令它们都等于0则,则得
化简上式(即将求和展开,相同的则乘以n)则得到
上式叫做正规方程组,可以以矩阵的形式重新定义。
因为
所以正规方程组又可写成
这里假设XtX的逆存在,则
称为p元经验线性回归方程。
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