小二乘法求线性回归方程中的系数a,b怎么求方法？

小二乘法求线性回归方程中的系数a,b怎么求

方法很多的！比如用

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excel

求、手工求、计算器求、。。。等。

【你若真有耐心、有恒心，想学习用手工计算的方法，你在这里多追问，我应该可以包你终能计算。没有那恒心、耐心，一两句话当然也说不清楚。】

小二乘法求a,b的公式

这牵涉连加符号，诶被西落，在此用∑表示。小二乘法利用在减少误上，所以必定有多组数据关于X.Y的。设为N组。所以

∑(Y)=b∑(X)+Na

∑(XY)=b∑(XX)+a∑(X)

∑为连加，就是把后面字母对应的数据都加起来！

如数据X=1.2.3.4.5,则∑(X)=1+2+3+4+5=15

数据Y=2.3.4.5.6 则∑(Y)=2+3+4+5+6=20

∑(XY)=12+23+34+45+56=

∑(XX)=11+22+33+44+55=

因为有五个数据,所以这里的N=5

分别代入

后得到关于a.b的二元一次方程组，

小二乘法kb怎么求

小二乘法kb求：a＝y（平均）－b＊x（平均）。

小二乘法公式是一个数学的公式，在数学上称为曲线拟合，此处所讲小二乘法，专指线性回归方程！小二乘法公式为a=y(平均)-bx（平均）。

x=［x1，x2，x3，xn］。

y=［y1，y2，y3，yn］。

p=polyfit（x，y，n）。

则计算出来的矩阵p，从左至右依次为阶到价的系数。

小二乘估计量

根据样本数据，采用小二乘估计式可以得到简单线性回归模型参数的估计量。但是估计量参数与总体真实参数的接近程度如何，是否存在更好的其它估计式，这就涉及到小二乘估计式或估计量的小方（或佳）（Best）性、线性（Linear）及无偏（ Unbiased）性，简称为BLU特性。

如何推导出回归直线方程的的系数b和a,用二乘法, 课本没说祥细

方程Y=a+bX中的a和b是两个待定系数,根据样本实测（x,y）计算a与b就是求回归方程的过程.

为使方程能较好地反映各点的分布规律,应该使各实测点到回归直线的纵向距离的平方和Q=∑(y-y')^2小,这就是小二乘法(least square mod)原理.按以下公式计算：

1.先求b：

小二乘法计算公式是什么？

小二乘法（又称小平方法）是一种数学优化技术。它通过小化误的平方和寻找数据的佳函数匹配。利用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的平方和为小。