加权最小二乘法公式
@巩京1053：最小二乘法的公式 - 作业帮
姓荀19185281080…… [答案] 最小二乘法公式:∑(X--X平)(Y--Y平)=∑X^2--nX平^2(针对y=ax+b形式)a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2)b=y(平均)-a*x(平均)
@巩京1053：最小二乘法的公式是怎样的?忘了,我现在需要. -
姓荀19185281080…… 最小二乘法公式 ∑(X--X平)(Y--Y平) =∑(XY--X平Y--XY平+X平Y平) =∑XY--X平∑Y--Y平∑X+nX平Y平 =∑XY--nX平Y平--nX平Y平+nX平Y平 =∑XY--nX平Y平 ∑(X --X平)^2 =∑(X^2--2XX平+X平^2) =∑X^2--2nX平^2+nX平^2 =∑X^2--nX平^2 最小二乘公式(针对y=ax+b形式)a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2) b=y(平均)-ax(平均)
@巩京1053：加权最小二乘法 -
姓荀19185281080…… 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找到一组数据的最佳函数匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达. 加权最小二乘法是对原模型进行加权,使之成为一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数.
@巩京1053：加权最小二乘法和普通最小二乘法有何差异??? -
姓荀19185281080…… 普通的最小二乘法是最基本的.所谓的加权最小二乘法,就是在普通最小二乘法的基础上,加上一些特殊的条件,把一些数据的地位加权,相当于这些数据重复使用,所以在计算中,他们的作用就比其它数据重要了.
@巩京1053：普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系 -
姓荀19185281080…… 最小二乘法是加权最小二乘法的特例. 使用最小二乘法需要一些前提,数据大多数时候是满足这些条件的.但有时候这些条件是不能满足的,这时需要对原始数据作适当变换,让他符合最小二乘法的使用条件,然后继续使用最小二乘法. 从整体上看,在处理数据前作的处理相当于在数据上加权,这个时候就把整个处理过程(包括数据事前的变换以及后来运用最小二乘法)看作加了权的最小二乘法.从这个意义上讲,加权最小二乘法就是最小二乘法.
@巩京1053：最小二乘法的公式是怎么样的啊?
姓荀19185281080…… a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2) b=y(平均)-ax(平均)
@巩京1053：求最小二乘法四次回归系数计算公式 -
姓荀19185281080…… 这是一道线性最小二乘拟合问题. 在matlab里用一个命令就出结果了:(前提是已知多组x,y的向量) 编程如下: x=[ ]; y=[ ]; A=ployfit(x,y,4) 得到答案依次是a4 a3 a2 a1 a0 这样答案就为:y=a4*x^4+a3*x^3+a2*x^2+a1*x+a0
@巩京1053：最小二乘法的公式是怎么样的?能举例最好 -
姓荀19185281080…… 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找到一组数据的最佳函数匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问题也可通过最...
@巩京1053：如何选取最小二乘算法的加权矩阵 -
姓荀19185281080…… 呃,楼上是个广告男…… 加权最小二乘(WLS)最一般的用法是克服异方差. 比方说,现在有一个多元回归y = bX + e(矩阵表示,【X'】代表矩阵X转置).原来的一般最小二乘(OLS)公式是 b = (X'X)^(-1) * X'y 而在异方差情况下,由于不满足OLS的五大.
@巩京1053：最小二乘法讲解 -
姓荀19185281080…… 最小二乘公式(针对y=ax+b形式) a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2) b=y(平均)-ax(平均) 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).. (xm , ym);将这些数据描绘在x -y直角坐...
姓荀19185281080…… [答案] 最小二乘法公式:∑(X--X平)(Y--Y平)=∑X^2--nX平^2(针对y=ax+b形式)a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2)b=y(平均)-a*x(平均)
@巩京1053：最小二乘法的公式是怎样的?忘了,我现在需要. -
姓荀19185281080…… 最小二乘法公式 ∑(X--X平)(Y--Y平) =∑(XY--X平Y--XY平+X平Y平) =∑XY--X平∑Y--Y平∑X+nX平Y平 =∑XY--nX平Y平--nX平Y平+nX平Y平 =∑XY--nX平Y平 ∑(X --X平)^2 =∑(X^2--2XX平+X平^2) =∑X^2--2nX平^2+nX平^2 =∑X^2--nX平^2 最小二乘公式(针对y=ax+b形式)a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2) b=y(平均)-ax(平均)
@巩京1053：加权最小二乘法 -
姓荀19185281080…… 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找到一组数据的最佳函数匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达. 加权最小二乘法是对原模型进行加权,使之成为一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数.
@巩京1053：加权最小二乘法和普通最小二乘法有何差异??? -
姓荀19185281080…… 普通的最小二乘法是最基本的.所谓的加权最小二乘法,就是在普通最小二乘法的基础上,加上一些特殊的条件,把一些数据的地位加权,相当于这些数据重复使用,所以在计算中,他们的作用就比其它数据重要了.
@巩京1053：普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系 -
姓荀19185281080…… 最小二乘法是加权最小二乘法的特例. 使用最小二乘法需要一些前提,数据大多数时候是满足这些条件的.但有时候这些条件是不能满足的,这时需要对原始数据作适当变换,让他符合最小二乘法的使用条件,然后继续使用最小二乘法. 从整体上看,在处理数据前作的处理相当于在数据上加权,这个时候就把整个处理过程(包括数据事前的变换以及后来运用最小二乘法)看作加了权的最小二乘法.从这个意义上讲,加权最小二乘法就是最小二乘法.
@巩京1053：最小二乘法的公式是怎么样的啊?
姓荀19185281080…… a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2) b=y(平均)-ax(平均)
@巩京1053：求最小二乘法四次回归系数计算公式 -
姓荀19185281080…… 这是一道线性最小二乘拟合问题. 在matlab里用一个命令就出结果了:(前提是已知多组x,y的向量) 编程如下: x=[ ]; y=[ ]; A=ployfit(x,y,4) 得到答案依次是a4 a3 a2 a1 a0 这样答案就为:y=a4*x^4+a3*x^3+a2*x^2+a1*x+a0
@巩京1053：最小二乘法的公式是怎么样的?能举例最好 -
姓荀19185281080…… 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找到一组数据的最佳函数匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问题也可通过最...
@巩京1053：如何选取最小二乘算法的加权矩阵 -
姓荀19185281080…… 呃,楼上是个广告男…… 加权最小二乘(WLS)最一般的用法是克服异方差. 比方说,现在有一个多元回归y = bX + e(矩阵表示,【X'】代表矩阵X转置).原来的一般最小二乘(OLS)公式是 b = (X'X)^(-1) * X'y 而在异方差情况下,由于不满足OLS的五大.
@巩京1053：最小二乘法讲解 -
姓荀19185281080…… 最小二乘公式(针对y=ax+b形式) a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2) b=y(平均)-ax(平均) 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).. (xm , ym);将这些数据描绘在x -y直角坐...
