统计学最小平方法公式用法：用直线拟合，用最小二乘法，y=bx+a用公式。
已知坐标轴上有些点（1.1，2.0），（2.1，3。2），（3，4.0），（4，6），（5.1，6.0），求经过这些点的图像的一次函数关系式。这条直线不可能经过每一个点，做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可，这就需要用到最小二乘法的思想，用线性拟合来求。
最小方差性
所谓最小方差性，是指估计量与用其它方法求得的估计量比较，其方差最小，即最佳。最小方差性又称有效性。这一性质就是著名的高斯一马尔可夫（ Gauss-Markov）定理。这个定理阐明了普通最小二乘估计量与用其它方法求得的任何线性无偏估计量相比，它是最佳的。
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第1个回答 2022-01-04
最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配.
最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小.
最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达.
比如从最简单的一次函数y=kx+b讲起
已知坐标轴上有些点(1.1,2.0),(2.1,3.2),(3,4.0),(4,6),(5.1,6.0),求经过这些点的图象的一次函数关系式.
当然这条直线不可能经过每一个点,我们只要做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可,这这就需要用到最小二乘法的思想.然后就用线性拟合来求.讲起来一大堆,既然你只问最小二乘法,我就讲这么多.
这是大学里才学的内容,一般用于建模.本回答被网友采纳
最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小.
最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达.
比如从最简单的一次函数y=kx+b讲起
已知坐标轴上有些点(1.1,2.0),(2.1,3.2),(3,4.0),(4,6),(5.1,6.0),求经过这些点的图象的一次函数关系式.
当然这条直线不可能经过每一个点,我们只要做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可,这这就需要用到最小二乘法的思想.然后就用线性拟合来求.讲起来一大堆,既然你只问最小二乘法,我就讲这么多.
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