最小2乘法公式
最小二乘法
最小二乘法设（x 1, y 1 ), (x 2, y 2), …, (x n, y n)是直角平面坐标系下给出的一组数据，若x 1<x 2<…<x n,我们也可以把这组数据看作是一个离散的函数。
根据观察，如果这组数据图象“很象”一条直线（不是直线），我们的问题是确定一条直线y = bx +a ,使得它能"最好"的反映出这组数据的变化。
最小二乘法是处理各种观测数据进行测量平差的一种基本方法。
如果以不同精度多次观测一个或多个未知量，为了求定各未知量的最可靠值，各观测量必须加改正数，使其各改正数的平方乘以观测值的权数的总和为最小。
因此称最小二乘法。
所谓“权”就是表示观测结果质量相对可靠程度的一种权衡值。
法国数学家勒让德于1806年首次发表最小二乘理论。
事实上，德国的高斯于1794年已经应用这一理论推算了谷神星的轨道，但迟至1809年才正式发表。
此后他又提出平差三角网的理论，拟定了解法方程式的方法等。
为利用最小二乘法测量平差奠定了基础。
最小二乘法也是数理统计中一种常用的方法，在工业技术和其他科学研究中有广泛应用。
在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym)；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如(式1-1)。
Y计= a0 + a1 X (式1-1)其中：a0、a1 是任意实数为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计= a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和｀〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。
令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2)把(式1-1)代入(式1-2)中得:φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3)当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。
最小二乘法行列式和特征值
左零空间 dim N(AT)=m-r
图中绘制空间成 90 度角，这是表示这两个空间正交。这张图是 GS 最得意的作 品之一，它反映了四个子空间的关系，在后面的课程中可以看到其两两形成正交补， 在 Rn 空间中的向量会向两个子空间射影，并向 Rm 空间形成映射，反之亦然。
正交向量 Orthogonal vectors
所以将两个方程式写成矩阵形式即为 AT(b- Axˆ )=0。这与一维投影的方程形式相同。
向量 e=b- Axˆ 存在于矩阵 AT 的零空间 N(AT)里，从上一讲讨论子空间的正交
性可知，向量 e 与矩阵 A 的列空间正交，这也正是方程的意义。
将方程 AT(b- Axˆ )=0 改写，可得 AT Axˆ =ATb。两侧左乘(ATA)-1，得到：
A 的列空间 p
b
e A 的左零空间
p+e=b，说明 b 由两部分组成： p=P b 为 A 的列空间中的部分； e=(I-P )b 为 A 的左零空间中的部分。 I-P 为左零空间的投影矩阵，可以验证 (I-P )T=(I-P )，并且(I-P )2=(I-P )。
最小二乘法 Least Squares 应用投影矩阵求方程组最优解的方法，最常用于“最小二乘法”拟合曲线。
题在于向量 Ax 一定在矩阵 A 的列空间之内，但是 b 不一定，因此我们希望将 b 投 影到 A 的列空间得到 p，将问题转化为求解 A =p。 在高维投影 Projection in higher dimensions
在 R3 空间内，如何将向量 b 投影到它距离平面最近的一点 p？ b
p
如果 a1 和 a2 构成了平面的一组基，则平面就是矩阵 A=[a1a2]的列空间。
=
最小二乘法&最小三乘法
最小二乘法在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... x m , y m)；将这些数据描绘在x -y直角座标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如(式1-1)。
Y计= a0 + a1 X (式1-1)其中：a0、a1是任意实数为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Y i-Y计)的平方和｀〔∑(Y i - Y计)2〕最小为“优化判据”。
令: φ = ∑(Y i - Y计)2(式1-2)把(式1-1)代入(式1-2)中得:φ = ∑(Y i - a0 - a1 X i)2(式1-3)当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。
(式1-4)(式1-5)亦即：m a0+ (∑X i ) a1= ∑Yi (式1-6)(∑X i ) a0+ (∑X i2 ) a1= ∑(X i, Y i) (式1-7)得到的两个关于a0、a1为未知数的两个方程组，解这两个方程组得出：a0= (∑Y i) / m - a1(∑X i) / m (式1-8)a1= [∑X i Y i - (∑X i∑Y i)/ m] / [∑X i2 - (∑X i)2 / m)] (式1-9)这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即：数学模型。
在回归过程中，回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、x2, y2...x m,y m),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”，统计量“F”，剩余标准偏差“S”进行判断；“R”越趋近于 1 越好；“F”的绝对值越大越好；“S”越趋近于0 越好。
R = [∑X i Y i - m (∑X i/ m)(∑Y i/ m)]/ SQR{[∑X i2 - m (∑X i / m)2][∑Y i2 - m (∑Y i / m)2]}(式1-10) ＊在(式1-1)中，m为样本容量，即实验次数；X i、Y i分别任意一组实验X、Y的数值。
广义最小二乘法
4.5 广义最小二乘法（GLS ） GLS----Generalized Least Squares 1. 基本原理广义最小二乘法的基本思想在于引入一个所谓成形滤波器（白化滤波器），把相关噪声)(k ξ转化成白噪声)(k ε。
由方程（4-4）、（4-5），系统的差分方程可以表示为)()()()()(11k k u z b k y z a ξ+=-- （4-114）式中n n z a z a z a z a ----++++=ΛΛ221111)(nn z b z b z b b z b ----++++=ΛΛ221101)(如果知道有色噪声序列)(k ξ的相关性，则可以把)(k ξ看成白噪声通过线性系统后所得的结果。
这种线性系统通常称为成形滤波器，其差分方程为)()()()(11_k z d k zc εξ---= （4-115）式中)(k ε是均值为零的白噪声序列，)()(11_---z d 、z c 是1-z 的多项式。
令 _111212_1()()1()m m c z f z f z f z f z d z ------==+++L L （4-116）有 )()(1)()()()(11k z f k k k z f εξεξ--==或 （4-117）即1212(1)()()m m f z f z f z k k ξε---++++=L L （4-118）或)()()2()1()(21k m k f k f k f k m εξξξξ+-------=ΛΛ ()1,,n k n N =++L L（4-119）这一噪声模型（自回归模型）的阶m ，一般事先是不知道的，实际经验表明，若指定m为2或3，就可以获得令人满意的描述)(k ξ的模型。
把方程（4-119）看作输入为零的差分方程，并由此式来写出N 个方程。
⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧++-+---+--+-=+++-+---+-=+++-+-----=+)()()2()1()()2()2()()1()2()1()1()1()()1(212121N n m N n f N n f N n f N n n m n f n f n f n n m n f n f n f n m m m εξξξξεξξξξεξξξξΛΛM ΛΛΛΛ写成向量矩阵形式为εξ+Ω=f （4-120）其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡++=)()1(N n n ξξξM ，⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=m f f f M 1，⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡++=)()1(N n n εεεM ，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-+--+--+--+--+--+----=Ω)()2()1()2()()1()1()1()(m N n N n N n m n n n m n n n ξξξξξξξξξM Λ(4-120)式所示的线性组合关系是辨识问题的基本表达形式,称作最小二乘格式。
2--5的乘法口诀
2--5的乘法口诀儿童教育从小就开始，学好乘法口诀是一项重要基础课程，孩子们只要记住乘法口诀便能够轻松熟记乘法公式，掌握数学基础知识。
因此，2—5的乘法口诀是孩子们一定要学会的。
2的乘法口诀是：2乘任何数，等于那个数本身。
口诀表达：2×1=1，2×2=4，2×3=6，2×4=8，2×5=10。
3的乘法口诀是：3乘任何一个数，等于它们之和。
口诀表达：3×1=3，3×2=6，3×3=9，3×4=12，3×5=15。
4的乘法口诀是：4乘任何数，等于右边的数乘2。
口诀表达：4×1=4，4×2=8，4×3=12，4×4=16，4×5=20。
5的乘法口诀是：5乘任何数，等于右边数加5。
口诀表达：5×1=5，5×2=10，5×3=15，5×4=20，5×5=25。
家长在家教育孩子的时候，最好采用特别的方式，使孩子熟练掌握2—5的乘法口诀，以减缓孩子心理上的负担。
比如，可以通过家中比较多的物品，进行分组，然后以此来计算每一组物品个数。
通过这种直观的方式，孩子才能够更好地理解有关乘法口诀的数学原理。
此外，还可以利用绘画、唱歌、竞赛等活动，增加孩子们学习乘法口诀的乐趣，也能激发他们在学习上的积极性。
比如，可以与小伙伴一起做一首歌，歌词里穿插2—5的乘法口诀，让孩子们记住它，并且每个人都可以演唱。
2—5的乘法口诀非常重要，但是不能过分强调书本的学习，家长要结合孩子的兴趣爱好，借助多样化的活动，让数学学习更有乐趣。
这样，不仅可以培养孩子正确地掌握2—5的乘法口诀，而且大大提高孩子的自信心，起到调节孩子心理情绪的作用。
最小二乘法
1.什么时候用最小二乘法在研究两个变量之间的关系时，可以用回归分析的方法进行分析。
当确定了描述两个变量之间的回归模型后，就可以使用最小二乘法估计模型中的参数，进而建立经验方程.例如，在现实世界中，这样的情形大量存在着：两个变量X和Y（比如身高和体重）彼此有一些依赖关系，由X可以部分地决定Y的值，但这种关系又是不确定的.人们常常借助统计学中的回归模型来寻找两个变量之间的关系，而模型的建立当然是依据观测数据.首先通过试验或调查获得x和Y的一组对应关系(x1，Y1)，(x2，Y2)，…，(x n，Y n)，然后回答下列5个问题：1. 这两个变量是否有关系？(画出散点图，作直观判断)2. 这些关系是否可以近似用函数模型来描述？（利用散点图、已积累的函数曲线形状的知识和试验数据，选择适当的回归模型，如一元线性模型y=b0＋b1x，二次函数模型y=b0＋b1x＋b2x2等）3. 建立回归模型.4. 对模型中的参数进行估计，最小二乘法是这些参数的一种常用估计方法.5. 讨论模型的拟合效果.在上述第3步中，设所建立的回归模型的一般形式是，其中Y称为响应变量，x称为解释变量或协变量；是一个由参数决定的回归函数；是一个不可观测的随机误差.为了通过试验数据来估计参数的值，可以采用许多统计方法，而最小二乘法是目前最常用、最基本的.由的估计值决定的方程称为经验回归方程或经验方程.教科书中涉及的回归模型是最简单的一元线性模型Y=b0+b1x+，此时模型的拟合效果可以通过Pearson相关系数来描述。
事实上，在线性回归模型中可以证明相关指数等于相关系数的平方.2.什么是最小二乘法思想简单地说，最小二乘的思想就是要使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近（在古汉语中“平方”称为“二乘”），“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小.例如，对于回归模型，若，…，为收集到的观测数据，则应该用来估计，这里是的估计值。
最小二乘法
数值分析作业最小二乘法最小二乘法是提供“观测组合”的主要工具之一,它依据对某事件的大量观测而获得最佳”结果或最可能”表现形式。
如已知两变量为线性关系y= a+ bx,对其进行n(n> 2)次观测而获得n对数据。
若将这n对数据代入方程求解a，b之值则无确定解。
最小二乘法提供了一个求解方法，其基本思想就是寻找最接近”这n 个观测点的直线。
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。
作为其进一步发展或纠正其不足而采取的对策,不少近现代的数理统计学分支也是在最小二乘法基础上衍生出来的。
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”最小二乘法创立的历史过程充满着丰富的科学思想,这些对今日的数学创造仍有着重要的启示意义。
本文旨在全面认识最小二乘法的历史系统发育过程以及创立者的思路。
一先驱者的相关研究天文学和测地学的发展促进了数理统计学及其他相关科学的发展。
丹麦统计史家哈尔德曾指出天文学在数理统计学发展中所起的作用。
“天文学自古代至18 世纪是应用数学中最发达的领域。
观测和数学天文学给出了建立数学模型及数据拟合的最初例子,在此种意义下,天文学家就是最初的数理统计学家。
天文学的问题逐渐引导到算术平均,以及参数模型中的种种估计方法,以最小二乘法为顶峰。
” 这也说明了最小二乘法的显著地位。
有关统计计算思想记载的著作要首推天文学家罗杰柯茨的遗作,即1715年其所发论文中所蕴含的统计方法,亦即对各种观测值赋予加权后求其加权平均。
尽管当时得到认可,然而事实证明如此计算的结果不太精确。
1749年,欧拉(L. Euler,1707—1783)在研究木星和土星之间相互吸引力作用对各自轨道影响时,最后得到一个含8个未知量75个方程的线性方程组。
欧拉的求解方法繁杂而奇特,只能看作是一次尝试。
第四章参数的最小二乘法估计讲解
第四章 最小二乘法与组合测量§1概述最小二乘法是用于数据处理和误差估计中的一个很得力的数学工具。
对于从事精密科学实验的人们来说，应用最小乘法来解决一些实际问题，仍是目前必不可少的手段。
例如，取重复测量数据的算术平均值作为测量的结果，就是依据了使残差的平方和为最小的原则，又如，在本章将要用最小二乘法来解决一类组合测量的问题。
另外，常遇到用实验方法来拟合经验公式，这是后面一章回归分析方法的内容，它也是以最小二乘法原理为基础。
最小二乘法的发展已经经历了200多年的历史，它最先起源于天文和大地测量的需要，其后在许多科学领域里获得了广泛应用，特别是近代矩阵理论与电子计算机相结合，使最小二乘法不断地发展而久盛不衰。
本章只介绍经典的最小二乘法及其在组合测量中的一些简单的应用，一些深入的内容可参阅专门的书籍和文献。
§2最小二乘法原理最小二乘法的产生是为了解决从一组测量值中寻求最可信赖值的问题。
对某量x 测量一组数据n x x x ,,,21 ，假设数据中不存在系统误差和粗大误差，相互独立，服从正态分布，它们的标准偏差依次为：n σσσ ,,21记最可信赖值为x ，相应的残差x x v i i -=。
测值落入),(dx x x i i +的概率。
dx v P i i ii )2exp(2122σπσ-=根据概率乘法定理，测量n x x x ,,,21 同时出现的概率为n i ii ni i dx v P P )]()(21exp[)2(12∑-∏=∏=σπσ 显然，最可信赖值应使出现的概率P 为最大，即使上式中页指数中的因子达最小，即∑=iii Min v 22σ权因子：22o i i w σσ=即权因子i w ∝21iσ，则2[]i i wvv wv Min ==∑再用微分法，得最可信赖值x11ni ii nii w xx w===∑∑ 即加权算术平均值这里为了与概率符号区别，以i ω表示权因子。
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最小2乘法公式
最小二乘法是一种数学方法，可以用来解决线性回归问题。
线性回归问题是指在给定一堆数据的情况下，寻找一个函数，使得这个函数能够最好地拟合这堆数据。
最小二乘法的目标是使得这个函数的预测值与实际值之间的误差平方和最小。
最小二乘法最早由法国数学家勒让德在19世纪提出，被广泛应用于科学、工程和金融等领域。
通常，最小二乘法的公式可以用矩阵与向量的乘积来表示。
在这个公式中，我们需要用到一些符号：Y：实际值的向量（n行1列）
X：预测值的矩阵（n行p列）
b：回归系数的向量（p行1列）
e：误差的向量（n行1列）
其中，n表示数据的数量，p表示回归系数的数量。
最小二乘法的公式是：
b = (X^TX)^(-1)X^TY
在这个公式中，^T表示转置，^(-1)表示矩阵求逆。
这个公式的核心是矩阵求逆。
如果矩阵没有逆矩阵，我们就无法使用最小二乘法来解决线性回归问题。
此外，如果数据量很大，矩阵
的求逆操作也会变得非常耗时。
因此，在实际应用中，我们需要采用一些基于最小二乘法的变种算法来加速计算。
总体而言，最小二乘法是一个非常有用的数学工具，可以帮助我们解决许多实际问题。
当然，在使用最小二乘法的时候，我们需要注意数据的质量和数量，以及算法的适用范围和参数调整等问题，才能取得最好的效果。