最小二乘法及其应用..
最小二乘法的原理及其应用
最小二乘法的原理及其应用-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1最小二乘法的原理及其应用一、研究背景在科学研究中，为了揭示某些相关量之间的关系，找出其规律，往往需要做数据拟合，其常用方法一般有传统的插值法、最佳一致逼近多项式、最佳平方逼近、最小二乘拟合、三角函数逼近、帕德（Pade）逼近等，以及现代的神经网络逼近、模糊逼近、支持向量机函数逼近、小波理论等。
其中，最小二乘法是一种最基本、最重要的计算技巧与方法。
它在建模中有着广泛的应用，用这一理论解决讨论问题简明、清晰，特别在大量数据分析的研究中具有十分重要的作用和地位。
随着最小二乘理论不断的完善，其基本理论与应用已经成为一个不容忽视的研究课题。
本文着重讨论最小二乘法在化学生产以及系统识别中的应用。
二、最小二乘法的原理人们对由某一变量t或多个变量t1…..tn 构成的相关变量y感兴趣。
如弹簧的形变与所用的力相关，一个企业的盈利与其营业额，投资收益和原始资本有关。
为了得到这些变量同y之间的关系，便用不相关变量去构建y，使用如下函数模型,q个相关变量或p个附加的相关变量去拟和。
通常人们将一个可能的、对不相关变量t的构成都无困难的函数类型充作函数模型（如抛物线函数或指数函数）。
参数x是为了使所选择的函数模型同观测值y相匹配。
（如在测量弹簧形变时，必须将所用的力与弹簧的膨胀系数联系起来）。
其目标是合适地选择参数，使函数模型最好的拟合观测值。
一般情况下，观测值远多于所选择的参数。
其次的问题是怎样判断不同拟合的质量。
高斯和勒让德的方法是，假设测量误差的平均值为0。
令每一个测量误差对应一个变量并与其它测量误差不相关（随机无关）。
人们假设，在测量误差中绝对不含系统误差，它们应该是纯偶然误差，围绕真值波动。
除此之外，测量误差符合正态分布，这保证了偏差值在最后的结果y上忽略不计。
确定拟合的标准应该被重视，并小心选择，较大误差的测量值应被赋予较小的权。
最小二乘法的用法举例
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来寻找数据的最佳函数匹配。
在许多领域，如线性回归分析、曲线拟合、机器学习、信号处理、控制系统、金融预测和经济建模等，最小二乘法都得到了广泛的应用。
以下是一些最小二乘法的用法举例：1. 线性回归分析线性回归分析是一种统计学方法，用于研究因变量和自变量之间的关系。
最小二乘法可以用于估计线性回归模型的参数，使得预测值和实际观测值之间的残差平方和最小化。
2. 曲线拟合曲线拟合是一种数学方法，用于将一组数据拟合到一个特定的函数模型中。
最小二乘法可以用于估计模型的参数，使得模型预测值和实际观测值之间的残差平方和最小化。
3. 机器学习机器学习是一种人工智能技术，用于让计算机从数据中学习并自动改进其性能。
最小二乘法可以用于训练机器学习模型，例如线性回归模型、逻辑回归模型和支持向量机等。
4. 信号处理信号处理是一种技术，用于对信号进行变换、分析和合成。
最小二乘法可以用于估计信号的参数，例如频率、幅度和相位等，使得信号的预测值和实际观测值之间的残差平方和最小化。
5. 控制系统控制系统是一种技术，用于控制系统的行为并使其达到预期的性能指标。
最小二乘法可以用于估计控制系统的参数，例如传递函数和状态空间模型等，使得控制系统的预测值和实际观测值之间的残差平方和最小化。
6. 金融预测金融预测是一种技术，用于预测金融市场的走势和未来趋势。
最小二乘法可以用于估计金融模型的参数，例如ARIMA模型和神经网络模型等，使得模型的预测值和实际观测值之间的残差平方和最小化。
7. 经济建模经济建模是一种技术，用于建立经济系统的数学模型并对其进行仿真和分析。
最小二乘法可以用于估计经济模型的参数，例如生产函数和需求函数等，使得模型的预测值和实际观测值之间的残差平方和最小化。
对最小二乘法的改进及其应用
对最小二乘法的改进及其应用最小二乘法是一种常用的回归分析方法，常用于拟合连续数据，并能从中推断出数据间的关系。
然而，该方法在一些特殊情况下存在一定的缺陷，并需要一定的改进。
本文将围绕最小二乘法的改进及其应用这一主题进行论述。
一、最小二乘法的应用最小二乘法是一种常用的统计学方法，一般用于对数据进行拟合。
在该方法中，我们通过寻找一个线性模型，使得该模型与原数据之间的残差平方和最小，以达到最佳拟合的目的。
最小二乘法的应用十分广泛，如工程学、物理学、社会学和生物学等各个领域。
二、最小二乘法的缺陷尽管最小二乘法已成为了数据拟合的一种标准方法，但它并不是完美的。
在某些特殊情况下，最小二乘法容易出现一些问题，如过拟合、欠拟合以及异常点的影响等。
此外，在存在非线性关系的数据中，采用线性模型拟合效果也很难得到保障。
为了克服这些问题，一些学者对最小二乘法进行了一定的改进，如采用稳健性估计、核回归、广义最小二乘法等方法。
下面我们将对这些改进方法进行简要介绍。
三、稳健性估计稳健性估计是一种针对异常点的改进方法，它通过调整残差权值，来减少异常点对回归结果的影响。
通过该方法，我们可以忽略一些异常点的影响，使拟合结果更加准确。
四、核回归核回归是一种非参数回归方法，它通过设定一个核函数来拟合数据，从而不受线性模型的限制。
与最小二乘法不同，核回归可以处理非线性关系，并且对异常点不敏感，具有更好的鲁棒性。
五、广义最小二乘法广义最小二乘法是一种在最小二乘法的基础上进行改进而产生的方法，它利用了广义线性模型的思想，可以拟合非线性关系。
同时，广义最小二乘法还可以处理一些不符合正态分布的数据，如二项分布、泊松分布等。
六、最小二乘法的应用实例最后，我们来介绍一些最小二乘法的应用实例。
在医学领域，研究者通过最小二乘法的拟合，发现了胎儿及新生儿大脑的自发性活动。
另外，在社会学领域，研究者通过最小二乘法，探究了教育水平与工资之间的关系。
总结最小二乘法是一种常用的数据拟合方法，十分广泛地应用于各个领域。
函数逼近的几种算法及其应用汇总
函数逼近的几种算法及其应用汇总函数逼近是数值计算中非常重要的技术之一，它主要用于用已知函数逼近未知函数，从而得到未知函数的一些近似值。
在实际应用中，函数逼近广泛用于数据拟合、插值、信号处理、图像处理等领域。
下面将介绍几种常用的函数逼近算法及其应用。
1. 最小二乘法（Least Square Method）最小二乘法将函数逼近问题转化为最小化离散数据与拟合函数之间的残差平方和的问题。
它在数据拟合和插值中应用广泛。
例如，最小二乘法可以用于拟合数据点，找出最佳拟合曲线；也可以用于信号处理中的滤波器设计。
2. 插值法（Interpolation）插值法旨在通过已知数据点之间的连线或曲线，来逼近未知函数在这些数据点上的取值。
常见的插值方法有拉格朗日插值、牛顿插值和分段线性插值等。
插值法在图像处理中广泛应用，例如可以通过已知的像素点来重构图像，提高图像的质量和分辨率。
3. 最小二乘曲线拟合（Least Square Curve Fitting）最小二乘曲线拟合是一种将渐近函数与离散数据拟合的方法，常见的函数包括多项式、指数函数、对数函数等。
最小二乘曲线拟合可以在一定程度上逼近原始数据，从而得到曲线的一些参数。
这种方法在数据分析和统计学中经常使用，在实际应用中可以拟合出模型参数，从而做出预测。
4. 正交多项式逼近（Orthogonal Polynomial Approximation）正交多项式逼近是一种通过正交多项式来逼近未知函数的方法。
正交多项式具有良好的性质，例如正交性和递推关系，因此可以用于高效地逼近函数。
常见的正交多项式包括勒让德多项式、拉盖尔多项式和切比雪夫多项式等。
正交多项式逼近广泛应用于数值计算和信号处理中，例如用于图像压缩和数据压缩。
5. 插值样条曲线（Interpolating Spline）插值样条曲线是将多个局部的多项式插值片段拼接在一起，从而逼近未知函数的方法。
插值样条曲线在实现光滑拟合的同时，还能逼近离散数据点。
最小二乘法及其应用
最小二乘法及其应用什么是最小二乘法？最小二乘法（LeastSquaresMethod）是一种常用的统计分析方法，用于找到在一组已知数据上拟合度最高的线性模型。
最小二乘法通常用于在一组可选的模型中自动选择最能够最佳地拟合数据的模型。
它也可以用来估计在未观测到的预测值，从而预测某个变量的取值范围。
最小二乘法可以用于多元统计回归分析，而且也是用来计算一元线性回归系数的主要方法。
最小二乘法的基本思想是拟合所选择的模型，以便使拟合模型的预测结果（横坐标的值）与实际观测结果（纵坐标的值）之间的差异最小化。
最小二乘法的运算步骤是：计算每个观测值（纵坐标）与回归模型（横坐标）之间的差值；然后将这些差值的平方和求和，并选择使平方和最小的回归系数，从而获得最佳拟合。
最小二乘法也可以用来估计不可观测的参数。
例如，在预测一个系统的行为时，可以用最小二乘法进行拟合，找到模型参数的最佳估计值，从而估计系统的行为趋势。
在另一方面，最小二乘法也可以用来预测诸如未来产量或销售额等量化指标。
在应用最小二乘法进行科学研究时，它已成为科学界公认的标准统计方法。
它已经被用于统计分析、估计、预测、演示和建模等多个科学研究领域。
例如，最小二乘法可以用于统计推断，用于探究一些不同因素之间的关系，以及推断出假设条件下的基本模型。
它也可以用于估计参数，比如用于估计一个模型的参数值，从而使模型能够更精确地模拟数据。
最小二乘法也被用于拟合非线性曲线。
当数据不满足线性关系时，可以使用最小二乘法拟合曲线。
曲线拟合有很多方法，比如传统的曲线拟合方法，最小二乘法，最小绝对值拟合，和其他各种复杂的曲线拟合方法等等。
总之，最小二乘法是一种非常常用的统计分析方法。
它可以用来自动选择在一组可选的模型中最能够拟合数据的模型，并且可以用于估计不可观测的参数。
此外，最小二乘法也可以用于拟合非线性曲线，从而更精确地模拟实际数据。
由于这种效率和可靠性，最小二乘法已成为科学研究中一种公认的统计分析方法。
非线性曲线拟合的最小二乘法及其应用
非线性曲线拟合的最小二乘法及其应用非线性曲线拟合的最小二乘法是一种特殊的最小二乘拟合，源于非
线性回归，通常用来拟合复杂的曲线数据。
该方法包括数据解算和参
数拟合两个部分，在参数拟合部分，使用最小二乘法拟合获得最优的
参数，从而完成非线性曲线的拟合。
非线性曲线拟合的最小二乘法被广泛用于数学计算、信号处理、机器
学习以及物理、化学等多个领域的理论计算和实验研究。
1. 数学计算：可用非线性曲线拟合的最小二乘法进行二次函数拟合、
多项式拟合以及高次函数拟合，用于求解常见数学、物理问题中的数
值解及物理参数估算，并进行复杂程序的拟合和分析。
2. 信号处理：可用非线性最小二乘拟合方法对由采样信号产生的数据
进行拟合，从而获得目标函数的近似曲线，从而改善原信号的质量。
3. 机器学习：也可以用非线性曲线拟合的最小二乘法进行模型的训练，常用于拟合复杂的经验曲线或归纳出经验模型参数，从而用于分析、
定制解决复杂问题。
4. 物理、化学：可用该方法拟合物理、化学实验观测数据，获得各种
物理、化学实验内容的量化数据，绘制出准确的实验曲线，或分析出
物质间的关系及变化规律。
最小二乘法及其应用
最小二乘法及其应用摘要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与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与为最小。
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。
关键字最小二乘法经验公式近似计算1最小二乘法的简介及其定义1.1关于最小二乘法的简介1801年，意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星。
经过40天的跟踪观测后，由于谷神星运行至太阳背后，使得皮亚齐失去了谷神星的位置。
随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星，但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果。
时年24岁的高斯也计算了谷神星的轨道。
奥地利天文学家海因里希·奥尔伯斯根据高斯计算出来的轨道重新发现了谷神星。
高斯使用的最小二乘法的方法发表于1809年他的著作《天体运动论》中。
法国科学家勒让德于1806年独立发现“最小二乘法”，但因不为世人所知而默默无闻。
勒让德曾与高斯为谁最早创立最小二乘法原理发生争执。
1829年，高斯提供了最小二乘法的优化效果强于其他方法的证明，因此被称为高斯-莫卡夫定理。
1.2最小二乘法的定义在科学研究与实际工作中,常常会遇到这样的问题:给定两个变量x, y的m组实验数据,如何从中找出这两个变量间的函数关系的近似解析表达式(也称为经验公式),使得能对x与y之间的除了实验数据外的对应情况作出某种判断. 这样的问题一般可以分为两类:一类是对要对x与y之间所存在的对应规律一无所知,这时要从实验数据中找出切合实际的近似解析表达式是相当困难的,俗称这类问题为黑箱问题;另一类是依据对问题所作的分析,通过数学建模或者通过整理归纳实验数据,能够判定出x与y之间满足或大体上满足某种类型的函数关系式,其中是n个待定的参数,这些参数的值可以通过m组实验数据来确定(一般要求),这类问题称为灰箱问题.解决灰箱问题的原则通常是使拟合函数在处的值与实验数值的偏差平方与最小,即取得最小值.这种在方差意义下对实验数据实现最佳拟合的方法称为"最小二乘法"。
最小二乘法的原理及其应用
最小二乘法的原理及其应用一、研究背景在科学研究中，为了揭示某些相关量之间的关系，找出其规律，往往需要做数据拟合，其常用方法一般有传统的插值法、最佳一致逼近多项式、最佳平方逼近、最小二乘拟合、三角函数逼近、帕德（Pade）逼近等，以及现代的神经网络逼近、模糊逼近、支持向量机函数逼近、小波理论等。
其中，最小二乘法是一种最基本、最重要的计算技巧与方法。
它在建模中有着广泛的应用，用这一理论解决讨论问题简明、清晰，特别在大量数据分析的研究中具有十分重要的作用和地位。
随着最小二乘理论不断的完善，其基本理论与应用已经成为一个不容忽视的研究课题。
本文着重讨论最小二乘法在化学生产以及系统识别中的应用。
二、最小二乘法的原理人们对由某一变量t或多个变量t1…..tn 构成的相关变量y感兴趣。
如弹簧的形变与所用的力相关，一个企业的盈利与其营业额，投资收益和原始资本有关。
为了得到这些变量同y之间的关系，便用不相关变量去构建y，使用如下函数模型,q个相关变量或p个附加的相关变量去拟和。
通常人们将一个可能的、对不相关变量t的构成都无困难的函数类型充作函数模型（如抛物线函数或指数函数）。
参数x是为了使所选择的函数模型同观测值y相匹配。
（如在测量弹簧形变时，必须将所用的力与弹簧的膨胀系数联系起来）。
其目标是合适地选择参数，使函数模型最好的拟合观测值。
一般情况下，观测值远多于所选择的参数。
其次的问题是怎样判断不同拟合的质量。
高斯和勒让德的方法是，假设测量误差的平均值为0。
令每一个测量误差对应一个变量并与其它测量误差不相关（随机无关）。
人们假设，在测量误差中绝对不含系统误差，它们应该是纯偶然误差，围绕真值波动。
除此之外，测量误差符合正态分布，这保证了偏差值在最后的结果y上忽略不计。
确定拟合的标准应该被重视，并小心选择，较大误差的测量值应被赋予较小的权。
并建立如下规则：被选择的参数，应该使算出的函数曲线与观测值之差的平方和最小。
用函数表示为：用欧几里得度量表达为：最小化问题的精度，依赖于所选择的函数模型。
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最小二乘法及其应用1． 引言最小二乘法在19世纪初发明后,很快得到欧洲一些国家的天文学家和测地学家的广泛关注。
据不完全统计,自1805年至1864年的60年间,有关最小二乘法的研究论文达256篇,一些百科全书包括1837年出版的大不列颠百科全书第7版,亦收入有关方法的介绍。
同时,误差的分布是“正态”的,也立刻得到天文学家的关注及大量经验的支持。
如贝塞尔( F. W. Bessel, 1784—1846)对几百颗星球作了三组观测,并比较了按照正态规律在给定范围内的理论误差值和实际值,对比表明它们非常接近一致。
拉普拉斯在1810年也给出了正态规律的一个新的理论推导并写入其《分析概论》中。
正态分布作为一种统计模型,在19世纪极为流行,一些学者甚至把19世纪的数理统计学称为正态分布的统治时代。
在其影响下,最小二乘法也脱出测量数据意义之外而发展成为一个包罗极大,应用及其广泛的统计模型。
到20世纪正态小样本理论充分发展后,高斯研究成果的影响更加显著。
最小二乘法不仅是19世纪最重要的统计方法,而且还可以称为数理统计学之灵魂。
相关回归分析、方差分析和线性模型理论等数理统计学的几大分支都以最小二乘法为理论基础。
正如美国统计学家斯蒂格勒( S. M. Stigler)所说,“最小二乘法之于数理统计学犹如微积分之于数学”。
最小二乘法是参数回归的最基本得方法所以研究最小二乘法原理及其应用对于统计的学习有很重要的意义。
2. 最小二乘法所谓最小二乘法就是：选择参数10,b b ,使得全部观测的残差平方和最小. 用数学公式表示为：21022)()(m ini i i i ix b b Y Y Y e--=-=∑∑∑∧为了说明这个方法，先解释一下最小二乘原理，以一元线性回归方程为例.i i i x B B Y μ++=10 （一元线性回归方程）由于总体回归方程不能进行参数估计，我们只能对样本回归函数来估计即：i i i e x b b Y ++=10)...2,1(n i =从上面的公式可以看出：残差i e 是i Y 的真实值与估计值之差，估计总体回归函数最优方法是，选择10,B B 的估计量10,b b ，使得残差i e 尽可能的小.总之，最小二乘原理就是选择样本回归函数使得所有Y 的估计值与真实值差的平方和为最小，这种确定10,b b 的方法叫做最小二乘法。
最小二乘法是回归分析中的最基本的方法。
回归方程一般分为2类，线性回归方程和非线性回归方程。
2.1 线性回归最小二乘法最小二乘法是由实验或调查的数据，建立线性型公式的一种常用方法. 在建立线性型公式中，虽然有很多种不同的方法来求样本回归函数（即真实总体回归函数的估计值），但是在回归分析中最广泛应用的方法是最小二乘法.如果变量y x 和有精确的线性关系比如说b ax y +=,那么∧=i i y y 即观测值与回归值是相等的.事实上现实世界中的诸多变量的关系未必都是如此，由于受诸多随机因数的干扰使得物与物之间没有那种很明确的对应关系.比如说人的身高和体重就是一个对应，我们都知道长的高的人不一定就重，同理长的矮的人也不一定就轻.但身高和体重的确存在着一定的关系,而这种关系并非是b ax y +=所能确定的.那么我们要寻求身高和体重之间的关系就需要通过数学的方法.首先调查统计得出数据;其次把数据描绘出来；然后拟合一条跟已有的图象最接近的曲线,这样就可以相对地将身高和体重之间的关系表示出来.在处理类似的事情中常常用到最小二乘法.2.2 非线性回归最小二乘法非线性回归的种类很多，常用的有抛物线方程（2Y a bX cX =++）、指数方程（x Y ab =）等。
设已知列表函数()(0,1,...,)i i y f x i m ==，并且我们想用一个通常的()n m <次多项式()01...n n n p x a a x a x =+++ （1）去近似它。
问题是应该如何选择01...n a a a ，，， 使()n p x 能较好地近似列表函数()f x 。
按最小二乘法，应该选择01...n a a a ，，，使得 ()()()()2010...mn inii S a a a f x p x ==-∑，，，（2）取最小。
注意到S 是非负的，且是01...n a a a ，，，的2次多项式，它必有最小值。
求S 对01...n a a a ，，， 的偏导数，并令其等于零，得到 ()010...0mn k ii n i i i y aa x a x x =----=∑ (0,1,...,)k n =进一步，可以将它们写成101...mmmmkkk k n i ii in i i oi oi oi oy xa x a x a x ++=====+++∑∑∑∑ (0,1,...,)k n =引进记号mmkk k i k i i i oi os x u y x ====∑∑和则上述方程组为001101021110112,,n n n n n n n n ns a s a s a u s a s a s a u s a s a s a u +++++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩ (3)它的系数行列式是01121112.n n n nn ns s s s s s s s s X +++=由(0,1,,2)i i n s = 的定义及行列式性质，可以断言()()21011,,,.(1)!n n X W n ξξξ+=+∑ (4)此处符号W 表Vandermonde 行列式，而∑是对所有可能的(0,1,,)i i n ξ= 求和（每个i ξ 可以取值01,,,,m x x x 并且当i j ≠时i j ξξ≠。
由（4）式及Vandermonde 行列式的性质可知，当01,,,m x x x 互异时，()012220101011110.,,,nn n nnn n W ξξξξξξξξξξξξ=≠ 从而，()100n X +≠>方程组(3)有唯一解01,,,n a a a ,且它们使(2)取极小值如此，我们应用最小二乘法找到了()f x 的近似多项式()n x p .在利用最小二乘法组成和式(2)时，所有点i x 都起到了同样的作用，但是有时依据某种理由认为∑中的某些项的作用大些，而另外一些作用小些（例如，一些i y 是由精度较高的仪器或操作上比较熟练的人员获得的，自然应该予以较大的信任），这在数学上表现为用和()()()20mi i n i i f x p x ρ=-∑ （5）替代和(2)取最小值.0i ρ>，且11ni i ρ==∑,i ρ通常称之为权；而(5)为加权和.用多项式()01n n n x a a x a x p =+++去近似一个给定的列表函数（即给出的一组观测值()i i y f x =时。
需要确定的参数是01,,,n a a a ;而()n x p 可以看成是01,,,n a a a 的线性函数.但是有时在利用观测或实验数据去确定一个经验公式时，往往要确定的函数和待定参数之间不具有线性形式的关系.这样问题就变得有些复杂.然而，常常可以通过变量替换使其线性化.最小二乘法原理是用来求解线性方程组的,非线性方程经线性化后方可应用该原理. 通常在测量中遇到的问题不一定都是线性问题, 必须先把非线性问题线性化, 然后求解. 例如：（i ）有时，我们希望用如下类型的函数：q s pt = (6) 去近似一个由一组观测数据（列表）所描绘的函数，其中p 和q 是待定的两个参数.显然s 已非p 和q 的线性函数.怎样线性化呢？为此，我们在(6)式两端取对数，得到Ins Inp qInt =+记01,,,,Ins y Inp a a q x Int ====则 (6)式变成01y a a x =+ .这是一个一次多项式，它的系数0a 和1a 可以用最小二乘法求得.(ii) 我们经常希望用函数Ct S Ae = (7) 去近似一个以给定的列表函数，其中A 、C 是待定的参数.这时，我们可以(7)的两端取对数：InS InA Ct =+记011,,,InS y InA a C a x t ====，则(1.7)式变成01y a a x =+这样仍可用最小二乘法定出01,a a （从而也就定出了A ,C ），得到近似函数Ct S Ae = .下面列出几种常用的线性处理方法，利用最小二乘法的原理对直线型、抛物线型和指数曲线型的方程的参数估计方法，介绍如下： （1）直线型直线方程的一般形式为Y a bX =+令22()()Y C a bX C -=+-∑∑为最小值，分别为a 和b 求偏导数，并令导数等于0，得到联立方程组。
解方程组，即可得到参数的计算公式 。
22()a Y bX n X Y X Y b n X X ⎧=-⎪⋅-⋅⎨=⎪-⎩∑∑∑∑∑ （2）抛物线型抛物线方程的一般形式为2Y a bX cX =++令22()()Y C a bX C -=+-∑∑为最小值，分别为 a 、b 、c 求偏导数,并令导数等于0,得到联立方程组解方程组,即可得到参数的计算公式。
2223223400Y na b X c X Y X a X b X c X Y X a X b X c X ⎧---=⎪⎪⋅---=⎨⎪---=⎪⎩∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑ （3)指数曲线型 指数曲线的一般形式为X Y ab =取对数，将指数曲线转化成对数直线形式lg lg lg Y a X b =+用最小二乘法估计参数a,b,可有如下方程组2lg lg lg (lg )lg lg Y n a b XX Y a X b X⎧=+⋅⎪⎨⋅=⋅+⋅⎪⎩∑∑∑∑∑ 解此方程组，可得参数的对数值，查其反对数，即可得参数值。
3．最小二乘法原理的应用3.1最小二乘法原理在线性回归中应用例1.已知2009年3月到2010年4月居民收入与物价信心的满意指数如下t=[1 2 3 4 5 6];x=[29.50 28.20 25.90 21.70 21.90 13.80]; plot(t,x,'o');polyfit(t,x,1) ans =-2.9029 33.6600则所得到的近似方程为y=-2.9029+33.6600x.3.2 最小二乘法原理在非线性回归中的应用例2 设已知函数f (x )的表列值为试按最小二乘法构造f (x )的二次近似多项式.解：下面用Matlab 程序来求参数01,a a 和2a . 程序如下： x=[0.2 0.5 0.7 0.85 1];y=[1.221 1.649 2.014 2.340 2.718];plot(x,y,'o');polyfit(x,y,2) ans =0.9248 0.7553 1.0346即所求0a =0.9248，1a =0.7553，2a =1.0346. 所求的近似多项式为2()0.92480.7553 1.0346f x x x =++.例3、在某冶炼过程中，根据统计数据的含碳量与时间关系，试求含碳量y 与时间t 的拟合曲线。