迭代加权最小二乘法
@訾肾6040：谁懂迭代加权最小二乘法,能否给讲下原理 - 作业帮
荣轻18646215326…… [答案] 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...
@訾肾6040：求教大神用最通俗的语言解释一下 迭代加权最小二乘法 -
荣轻18646215326…… 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. 比如从最简单的一次函数y=kx+b讲起已知坐标轴上有些点(1.1,2.0),(2.1,3.2),(3,4.0),(4,6),(5.1,6.0),求经过这些点的图象的一次函数关系式. 当然这条直线不可能经过每一个点,我们只要做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可,这这就需要用到最小二乘法的思想.然后就用线性拟合来求.
@訾肾6040：加权最小二乘法 -
荣轻18646215326…… 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.
@訾肾6040：回归直线求法及过程? -
荣轻18646215326…… 经典最小二乘法是求直线回归方程的常用方法,但当数据中存在异常值时,这种方法较敏感,本文给出了二类求稳健回归直线的方法,并将它们统一在迭代再加权最小二乘统一算法之下,模拟结果及实例分析表明这些方法在抗异常值方面较最小二乘法为优.
@訾肾6040：加权最小二乘法和普通最小二乘法有何差异??? -
荣轻18646215326…… 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.
@訾肾6040：普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系 -
荣轻18646215326…… 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.
@訾肾6040：迭代广义最小二乘法有什么用 人大经济 -
荣轻18646215326…… 这是两不同的概率,最小二乘法是一种计算参数的方法,而固定效应模型是一种模型.举个例子,固定效应模型y=βx+e,那么估计这个β可以用最小二乘法来计算.
@訾肾6040：可行的广义最小二乘法 广义最小二乘法 区别 -
荣轻18646215326…… 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...
@訾肾6040：最小二乘法和梯度下降法的区别 -
荣轻18646215326…… 其实, 在计算量方面, 两者有很大的不同, 因而在面对给定的问题时, 可以有选择性的根据问题的性质选择两种方法中的一个. 具体来说, 最小二乘法的矩阵公式是 , 这里的 A 是一个矩阵, b 是一个向量. 如果有离散数据点, , 而想要拟合...
@訾肾6040：求助:最小二乘迭代算法(最好是matlab) -
荣轻18646215326…… 来自网上: %编写M文件:文件中的a(1)=a,a(2)=b,a(3)=c,a(4)=d function E=fun(a,x,y) x=x(:); y=y(:); Y=a(1)*(1-exp(-a(2)*x)) + a(3)*(exp(a(4)*x)-1); E=y-Y; %M文件结束 %用lsqnonlin调用解决: x=[3 4 5 7 9 15]; y=[1 2 4 6 8 10]; a0=[1 1 1 1]; options=...
荣轻18646215326…… [答案] 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...
@訾肾6040：求教大神用最通俗的语言解释一下 迭代加权最小二乘法 -
荣轻18646215326…… 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. 比如从最简单的一次函数y=kx+b讲起已知坐标轴上有些点(1.1,2.0),(2.1,3.2),(3,4.0),(4,6),(5.1,6.0),求经过这些点的图象的一次函数关系式. 当然这条直线不可能经过每一个点,我们只要做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可,这这就需要用到最小二乘法的思想.然后就用线性拟合来求.
@訾肾6040：加权最小二乘法 -
荣轻18646215326…… 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.
@訾肾6040：回归直线求法及过程? -
荣轻18646215326…… 经典最小二乘法是求直线回归方程的常用方法,但当数据中存在异常值时,这种方法较敏感,本文给出了二类求稳健回归直线的方法,并将它们统一在迭代再加权最小二乘统一算法之下,模拟结果及实例分析表明这些方法在抗异常值方面较最小二乘法为优.
@訾肾6040：加权最小二乘法和普通最小二乘法有何差异??? -
荣轻18646215326…… 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.
@訾肾6040：普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系 -
荣轻18646215326…… 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.
@訾肾6040：迭代广义最小二乘法有什么用 人大经济 -
荣轻18646215326…… 这是两不同的概率,最小二乘法是一种计算参数的方法,而固定效应模型是一种模型.举个例子,固定效应模型y=βx+e,那么估计这个β可以用最小二乘法来计算.
@訾肾6040：可行的广义最小二乘法 广义最小二乘法 区别 -
荣轻18646215326…… 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...
@訾肾6040：最小二乘法和梯度下降法的区别 -
荣轻18646215326…… 其实, 在计算量方面, 两者有很大的不同, 因而在面对给定的问题时, 可以有选择性的根据问题的性质选择两种方法中的一个. 具体来说, 最小二乘法的矩阵公式是 , 这里的 A 是一个矩阵, b 是一个向量. 如果有离散数据点, , 而想要拟合...
@訾肾6040：求助:最小二乘迭代算法(最好是matlab) -
荣轻18646215326…… 来自网上: %编写M文件:文件中的a(1)=a,a(2)=b,a(3)=c,a(4)=d function E=fun(a,x,y) x=x(:); y=y(:); Y=a(1)*(1-exp(-a(2)*x)) + a(3)*(exp(a(4)*x)-1); E=y-Y; %M文件结束 %用lsqnonlin调用解决: x=[3 4 5 7 9 15]; y=[1 2 4 6 8 10]; a0=[1 1 1 1]; options=...
