回归系数的最小二乘法

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时间:2018-08-03

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1、回归系数的最小二乘法现在我们用最小二乘法来估计模型中的未知参数和.假设有n组独立观测值:(例1中的n=16),则由(2)有称为偏离真实直线的偏差平方和。最小二乘法就是的估计,使得为此,将上式分别对求偏导数,得令上式于是有此方程组称为正规方程。由正规方程解得或其中用这种方法求出的估计称为的最小二乘估计,简称LS估计。(经验)回归方程为显然,是拟合直线的斜率,是拟合直线在处的截距.n个点的几何重心落在拟合直线上.为了便于计算,人们常用下列记号和等式的各种变形:这时可简记为:注意:,所以它是的无偏估计,同样,也是的无偏估计。(2)对每组,可求出拟合直以及残差,易知这说明残差之

2、和为零。问题一中的:求和模型:我们运用SUM自动求和函数,可以求和的还有条件求和SUMIF函数,如果要计算A1:An的数值和可利用=SUM(A1:An);如果是计算A1:An中大于m的数值求和可用=SUMIF(A1:An,">m")。平均值模型:

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