最小二乘估计
简述参数最小二乘估计的基本原理
简述参数最小二乘估计的基本原理
参数最小二乘估计是一种常用的统计方法，用于确定一组参数的最优值，以便最小化模型的预测误差。
该方法的基本原理是，在给定一组有限的观测数据下，通过拟合一个数学模型，估计模型中的参数值，使得模型的预测误差最小。
具体地说，参数最小二乘估计的基本原理是通过最小化残差平方和来确定参数的最优值。
这里的残差是指观测值与模型预测值之间的差异，平方和则是所有残差平方的总和。
通过最小化残差平方和，可以得到最优的参数值，使得预测误差最小。
参数最小二乘估计的优点是简单易懂、计算方便、可解释性好，并且在实际应用中广泛使用。
但是，该方法也存在一些限制，例如它要求模型中的误差服从正态分布，且假设模型的参数是固定的，而不是随机变量。
因此，在实际应用中需要对这些限制进行考虑，并结合实际情况选择合适的方法进行参数估计。
- 1 -。
最小二乘法估计
机器学习领域应用
线性回归模型
在机器学习中，最小二乘法是线性回归模型的核心算法之一。通过最小化预测值与实际值之间的平方误差，可以 训练出预测精度较高的线性回归模型。
特征选择
最小二乘法也可以用于特征选择，通过计算特征的系数大小，可以判断哪些特征对模型的预测结果影响较大，从 而进行特征筛选和优化。
06 最小二乘法的未来发展与 研究方向
用于研究社会现象和人类行为 ，如市场调查、人口统计等。
最小二乘法的历史与发展
历史
最小二乘法最早由法国数学家勒让德 于1805年提出，并广泛应用于天文、 物理和工程领域。
发展
随着计算机技术的进步，最小二乘法 在数据处理和统计分析方面得到了广 泛应用和改进，出现了多种扩展和变 种，如加权最小二乘法、广义最小二 乘法等。
加权最小二乘法（WLS）
总结词
详细描述
加权最小二乘法是一种改进的线性回 归分析方法，通过给不同观测值赋予 不同的权重来调整误差的平方和。
加权最小二乘法（Weighted Least Squares，WLS）是对普通最小二乘法 的改进，通过给不同观测值赋予不同 的权重来调整误差的平方和。这种方 法适用于存在异方差性的数据，即误 差项的方差不恒定的情况。通过合理 地设置权重，WLS能够更好地拟合数 据并提高估计的准确性。
广泛的应用领域
最小二乘法适用于多种统计模型 和回归分析，是线性回归分析中 最常用的方法之一。
缺点
假设限制
01
最小二乘法要求数据满足线性关系和误差项独立同分布等假设，
这些假设在实际应用中可能难以满足。
对异常值敏感
02
虽然最小二乘法相对稳健，但仍然容易受到异常值的影响，可
能导致估计结果偏离真实值。
最小二乘估计理论
最小二乘估计理论（1）随机变量的统计理论加权最小二乘估计是卫星导航算法的基本工具。
本文档讨论的随机变量默认为离散随机变量，对于一个随机变量，在估计理论中常用的统计特征包括数学期望，方差，标准差等等。
数学期望/均值：随机变量取值的加权平均1(X)()ni i i E X x p x ===∑ 方差：随机变量与其均值的偏离程度22222222var(X)((()))E(X ()2X E(X))()()2E (X)E(X )()E X E X E X E X E X E X =-=+-=+-=-标准差：方差开平方根即可得到标准差σ=如果知道随机变量X 的期望x μ和方差2σ，根据中心极限定理，可认为X 近似服从正态分布2(,)x X N μσ对于二维随机变量12[,]T X X X =，除了讨论两个变量各自的期望和方差之外，还需要讨论两者之间关系的数学期望——协方差和相关系数。
1X 和2X 的协方差定义为12121122121221121212(X ,)((()(())E(X ()()()())E(X X )()()x x Cov X E X E X X E X X X E X X E X E X E X E X E X σ=--=--+=-=1X 和2X 相关系数定义为：121212x x x x x x σρσσ= 相关系数的取值范围为[-1,1]之间，其绝对值越小表明两随机变量的相关性越小。
则二维随机变量X 的均值和方差为：1122()()()()X E X E X E X E X ⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦11212211112222211112221122222,2,()((())(()))()E([()()])()((())),((()(())((()(()),((())),,T x x x x x x D X E X E X X E X X E X X E X X E X X E X E X E X E X E X X E X E X E X X E X E X E X σσσσ=---⎡⎤=--⎢⎥-⎣⎦⎡⎤---=⎢⎥---⎢⎥⎣⎦⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦同理对于多维随机变量123[,,......]T n X X X X X =同理有1122()()()()..()n n X E X X E X E X E X E X ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦21111221121122222211((())(()))((())),((()(())...((()(())((()(()),((()))...((()(()).........((()(())...................T xx n n n n n n D E X E X X E X E X E X E X E X X E X E X E X X E X E X E X X E X E X E X E X E X X E X E X E X X E X =------------=-- 211..................................((()))E X E X ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦1121122212,,2,,2,,,......,,...........,..............n n nn x x x x x x x x x x x x x σσσσσσσσ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦（实对称矩阵）现在讨论多维随机变量函数的期望和方差现在假设函数11220........n n Z k X k X k X k =++++ ,可令123[,,......]T n X X X X X =123[k ,k ,k ......k ]n K =则函数值Z 可表示为0Z K X k =+则随机变量Z 的期望和方差可表示为00()()()E Z E K X k K E X k =+=+((Z E(Z))(Z E(Z)))(K(X E(X))(K(X E(X)))((X E(X))(X E(X)))T zz T T T Txx D E E K E K K D K =--=--=--=已知随机变量的方差，可以求得随机变量函数的方差这个过程称为误差传播定律。
最小二乘估计的基本假设
最小二乘估计的基本假设1. 引言嘿，大家好！今天咱们来聊聊一个听上去有点复杂，但其实很有趣的话题——最小二乘估计。
可能你会想：“这是什么鬼？”其实，简单来说，它就是一种统计方法，帮助我们找到一条最能贴合数据的线。
想象一下，你在玩抛沙包，想找到一个最稳的投篮角度，最小二乘估计就能帮你找出最佳的“抛沙包”策略。
不过，嘿，要想玩得开心，得有几个基本的假设在前面，不然就像打麻将没带牌一样，别扭得很。
2. 最小二乘估计的基本假设2.1 线性关系首先，最重要的一点就是，咱们得假设变量之间是线性关系。
也就是说，如果你画个图，数据点大概会在一条直线上上下波动。
举个例子，如果你觉得每天吃的冰淇淋越多，心情就越好，这俩东西之间可能就有线性关系。
但如果你发现，吃冰淇淋过多反而心情糟糕，那就不符合咱们的假设了，可能还得调整一下“吃冰淇淋”的策略呢。
2.2 随机误差接下来，咱们得假设误差是随机的。
这就像你每次去外面吃饭，总有可能遇到服务慢、菜不好之类的意外情况，这些情况是不确定的，也不是你能控制的。
最小二乘估计要求这些误差是独立的、随机的，就像你的朋友突然告诉你今晚的电影没法看，这种意外不能影响你之前的计划。
要是误差有规律，比如总是偏高或偏低，那就会让估计的结果变得不靠谱，简直像开车不看路，肯定得出事故！3. 误差的正态分布3.1 正态分布再来，误差得服从正态分布。
这就像大多数人的身高，通常都是围绕着一个平均值分布的，高矮都有，但大部分人都在平均值附近。
正态分布的好处是，我们可以用一些简单的统计方法来进行推断。
要是数据点像个“波浪”一样，波动得不规则，那估计的效果就像一杯搅拌得太猛的奶昔，难以下咽。
3.2 同方差性最后，咱们还得考虑同方差性。
这听上去有点复杂，但其实就是要求误差的波动幅度在各个地方都差不多。
想象一下，如果你在做菜，调味料的味道在每一口都差不多，那大家都能接受。
可要是有的一口特别咸，有的特别淡，那就容易让人怀疑这菜是谁做的，肯定得有人埋怨“这是什么鬼东西？”所以，保持方差一致是很重要的，只有这样才能保证模型的可靠性。
简述参数最小二乘估计的基本原理
简述参数最小二乘估计的基本原理
参数最小二乘估计是一种常见的回归分析方法，其基本原理是通过最小化残差平方和来估计模型中的所有参数。
具体地说，最小二乘估计的基本思想是，假设我们有一个线性模型y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βkxk + ε，其中，y表示因变量，x1、x2、…、xk表示自变量，β0、β1、β2、…、βk表示模型中的参数，ε表示误差项。
在最小二乘估计中，我们的目标是通过最小化残差平方和来确定模型中的参数，即使得∑(yi - β0 - β1x1i - β2x2i - … - βkxki)2最小。
为了实现最小二乘估计，我们通常使用矩阵代数的方法，将模型的参数估计值表示为(XX)-1Xy的形式，其中，X是自变量数据的矩阵，y是因变量数据的向量，而(XX)-1是矩阵(XX)的逆矩阵。
在实际应用中，最小二乘估计可以用于多种类型的回归分析，比如简单线性回归、多元线性回归、非线性回归等。
它的优点是简单易懂、计算方便，因此被广泛应用于统计学、经济学、工程学等领域。
- 1 -。
最小二乘估计课件(43张)
30
2．已知变量 x，y 有如下对应数据：
x
1
2
3
4
y
1
3
4
5
(1)作出散点图；
(2)用最小二乘法求关于 x，y 的回归直线方程．
栏目导航
[解] (1)散点图如下图所示．
31
栏目导航
(2) x ＝1＋2＋4 3＋4＝52， y ＝1＋3＋4 4＋5＝143，
4
i∑＝1xiyi＝1＋6＋12＋20＝39， i∑＝41x2i ＝1＋4＋9＋16＝30， b＝393－0－4×4×52×521243＝1130，
(1)判断它们是否有相关关系，若有相关关系，请作一条拟合直 线；
(2)用最小二乘法求出年龄关于脂肪的线性回归方程．
栏目导航
25
[思路探究] (1)作出散点图，通过散点图判断它们是否具有相关 关系，并作出拟合直线；
(2)利用公式求出线性回归方程的系数 a，b 即可．
栏目导航
26
[解] (1)以 x 轴表示年龄，y 轴表示脂肪含量(百分比)，画出散 点图，如下图．
32
栏目导航
a＝143－1130×52＝0， 故所求回归直线方程为 y＝1130x.
33
栏目导航
34
1．求回归直线的方程时应注意的问题 (1)知道 x 与 y 呈线性相关关系，无需进行相关性检验，否则应首先进 行相关性检验．如果两个变量之间本身不具有相关关系，或者说，它们之
间的相关关系不显著，即使求出回归方程也是毫无意义的，而且用其估计
栏目导航
8
2．下表是 x 与 y 之间的一组数据，则 y 关于 x 的线性回归方程 y
＝bx＋a 必过( )
x
最小二乘估计的推导
最小二乘估计的推导最小二乘估计是一种常用的参数估计方法，尤其在统计学和经济学领域得到广泛应用。
它的推导涉及到一些数学推理和统计原理，我将在本文中逐步解释和展示最小二乘估计的推导过程，并探讨其应用和优势。
1. 引言最小二乘估计是一种通过最小化观测值与预测值之间的差异来估计参数的方法。
它的基本思想是找到一组参数值，使得观测值与对应的预测值之间的平方差最小化。
这种方法在数据分析和回归分析中非常有用，因为它能够提供可靠的参数估计和预测模型。
2. 最小二乘估计的基本原理最小二乘估计的推导涉及到线性回归模型，即因变量Y与自变量X之间的线性关系。
假设我们有n个观测值，表示为（Xi，Yi），i=1，2，...，n。
我们的目标是找到一条直线Y=aX+b，使得所有观测值到这条直线的距离之和最小化。
距离的平方和可以表示为：S = Σ(Yi - (aXi + b))²我们的目标是最小化这个平方和。
为了找到最优的参数估计，我们需要找到使得S最小的a和b的值。
3. 最小化平方和我们可以通过对S求导，令导数等于零，来求解a和b的值。
具体地，我们分别对a和b求导，并令导数等于零：∂S/∂a = -2ΣXi(Yi - (aXi + b)) = 0∂S/∂b = -2Σ(Yi - (aXi + b)) = 0通过求解以上两个方程，我们可以得到最小二乘估计的闭合解：a = (ΣXiYi - n X̄Ȳ) / (ΣXi² - n X̄²)b = Ȳ - a X̄其中，X̄和Ȳ分别表示X和Y的均值，Σ表示求和符号。
4. 应用和优势最小二乘估计在实际应用中具有广泛的用途。
在经济学中，我们可以通过最小二乘估计来估计需求曲线和供给曲线的参数，从而预测市场的走势和变化。
在统计学中，最小二乘估计可以用于拟合数据并构建预测模型。
它是最经典的回归分析方法之一，可用于解释和预测变量之间的关系。
最小二乘估计具有一些优势。
第一章最小二乘估计及其性质
以 x1 代表相对水位， x2 代表温度， y 代表径向形变量。利用 SAS 软件（见文献[3]），
计算得回归方程为
yˆ = 20.778-1.148x1 -0.0182x2 .
(1.18)
通过检验，发现回归方程是显著的， x1 对 y 有显著性影响，但 x2 的回归系数不显著，故该
模型不能合理拟合变形量数据。另外，我们对残差(见图 1)进行分析，发现模型中有非线性 关系,故模型(1.18)中应增加二次项。
切向与径向定义为切向 (t ) 、径向 ( r ) 坐标系，其监测日期和监测数据见表 2。
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
表 2. 原始监测数据
日期
相对水位/mm
温度/℃
2001/12/31
9.750
14.5
2001/01/01
称为中心化．若记 则(1.11)式可改写为
æ x11 - x1 x12 - x2 L x1, p-1 - x p-1 ö
Xc
=
ç ç ç
x21 M
x1
x22 - x2 M
L
x2,
p
-1
-
x p -1
÷ ÷
M÷
ççè xn1 - x1 xn2 - x2 L xn, p-1 - xp-1 ÷÷ø
(1.12)
-0.5
9.450
11.6
2001/01/02
9.270
9.2
2001/01/03
9.020
12.8
2001/01/05
8.360
13.6
2001/01/06
8.010
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（A）（2，2）（B）（1 Nhomakorabea5，0）
（C）（1，2）
（D）（1.5，4）
x0123 y1357
1、最小二乘法的思想 2、线性回归方程的系数：
n
? xi yi ? nxy
? i?1 n ? (x i )2 ? n(x) 2 i ?1
斜率，a是截距；b的含义容易理解成增加的单 位数，而实际上，它代表x每增加一个单位，y 的平均增加单位数。
一般的说，当回归系数b＞0时，说明两个 变量呈正相关关系，它的意义是：当x每增加一 个单位时，y就增加b个单位；当b＜0时，说明 两个变量呈负相关关系，它的意义是：当x每增 加一个单位时，y就减少b个单位。
解 (1)作散点图如图所示
由散点图知两个变量是线 性相关的，计算各种数据 如下表
于是： 则：
分步计算 减少出错
于是，线性回归方程为 y=57.557-1.648x
2)由回归方程知，当某天的气温是-3℃ 时，卖出的热茶杯数为
57.557-1.648×(-3)≈63(杯）
利用试验数据进行拟合时，所用数据越多，拟合效果 越好.但即使选取相同的样本数，得到的直线方程也可能 是不相同的，这是由样本的随机性造成的,样本量越大， 所估计的直线方程越能更好地反映变量之间的关系.
使上式达到最小值的直线 y=a+bx就是所求的直线，这 种方法称为最小二乘法。
如果用x表示 x1 ? x2 ? ... ? xn ,用y表示 y1 ? y2 ? ... ? yn 则可得到
n
n
b?
x 1 y 1 ? ... ? x n y n
x
2 1
?
...
?
x
2 n
?
?
nxy
2
,a
nx
?
y ? bx
判断下列变量之间的关系：
1. 角度和它的正弦值。 2. 身高和体重。 3. 高二13班的学生身高和14班
的学生身高。
知识要 点
回归直线
从散点图可以看出：所有的点大致在一 条直线附近波动，我们称这两个变量间存在 线性相关关系，这条直线叫做 回归直线 (regression line) 。
问题1：
例2.下面是两个变量的一组数据：
x12345678 y 1 4 9 16 25 36 47 64 请用最小二乘法求出这两个变量之间的线性回归方程
1 2 3 4 5 6 7 8 合计 36
11
1
44
8
9
9
27
16 16 64
25 25 125
36 36 216
49 49 343
64 64 512
204 204 1296
y=-15+9x.
思考：哪一个对呢？ 你认为问题出在哪 里呢？
【说明】
1.利用最小二乘法估计时，首先要作出数据的散点图， 利用散点图观察数据是否具有线性关系 . 2.散点图呈现线性关系时，利用最小二乘法公式求出 方程. 3.直线拟合只是拟合的方式之一，散点图呈现其他的 规律时，我们也可以利用其他的曲线进行拟合 .
课堂练习：
1.设一个回归方程为 y=3-1.2x ，则变量x增加一个单位时
( A)
A.y平均减少1.2个单位 B.y平均增加1.2个单位
C.y 平均减少 3个单位
D.y 平均减少 3个单位
2.在一次实验中，测得（ x,y）的四组值为 (1，2)，(2， 3)，(3，4)，(4，5)，则y与x之间的回归直线方程为
y ? a ? bx
? 方法二、 yi ? ?a ? bxi ??2
0
?xi , a ? bx i ?
我们用方法二来表示二者之间的接近程度
问题3：
怎样刻画多个点与直线的接近程度？
例如有5个样本点，其坐标分别为（x1，y1）， （x2，y2），（x3，y3），（x4，y4），（x5，y5）
与直线y=a+bx的接近程度：
2、回归直线必经过点 ( x , y )
.下表是某小卖部6天卖出热茶的杯数(y)与当天气温(x)的对比表： 气温（xi）／ ℃ 26 18 13 10 4 -1 杯数（yi）／杯 20 24 34 38 50 64
(1)试用最小二乘法求出线性回归方程； (2)如果某天的气温是-3℃，请预测这天可能会卖出热茶多少杯
（A ）
A.y=x+1 B. y=x+2
C. y=2x+1
D. y=x-1
解析：因为x ? 1? 2 ? 3 ? 4 ? 2.5, y ? 3.5而回归直线必过点 4
（x, y）,所以把点?2.5，3.5?代入各个选项检验知.
已知x，y之间的一组数据如下表，则y与x的线性回归方
程y=a+bx必经过点 ( D )
?y1 ? ?a ? bx1??2 ? ?y2 ? ?a ? bx2 ??2 ? ?y3 ? ?a ? bx3 ??2 ? ?y4 ? ?a ? bx4 ??2 ? ?y5 ? ?a ? bx5 ??2
抽象概括：
若有n个样本点：（ x1，y1）,… ,（xn，yn），可以 用下面的表达式来刻画这些点与直线 y＝a+bx的接近程 度:
这样得到的直线方程称为 线性回归方程 ，a,b为其系数。
最小二乘法的计算公式：
n
n
?
(xi ?
x)( y ? i
y)
?
x
i
y i
?
nx
y)
b ? i?1 n
2
? (xi? x)
i?1
? x ? nx ? i?1 n
2
, 2
i?1 i
a ? y ? bx
注：
1、在回归直线方程中，b是回归直线方程的
用什么样的线性关系刻画会更 好一些？
想法：保证这条直线与所有点都近 （也就是距离最小）。
最小二乘法就是基于这种想法。
问题2：
用什么样的方法刻画点与直线的距离会方便有效？
设直线方程为y=a+bx，样本点A（xi，yi）
方法一、点到直线的距离公式
d ? bxi ? yi ? a b2 ? 1
y
?x i , y i ?