作业帮最小二乘法算出的b是
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/11/07 14:43:52
x=[12345]y=[1591652]p=polyfit(x,y,2)a=p(1)b=p(2)c=p(3)这里的abc就是二次曲线的系数
Xi=Xio(1±Δxi)Yi=Yio(1±Δyi)Δ是相对误差用Xio和Yio算得A,B,再用Xi,Yi算A',B'相减不就是误差了么,期间还可以根据需要略去Δ的二阶量不过我还是觉得算期望和方差更好
Q(a,b)是指所求的回归直线在x1,...xn各点的值与真实值y1,...yn的误差的平方和,即：Q(a,b)=∑(axi+b-yi)^2再问：Q(a,b)是指所求的回归直线在x1,...xn各点的
那个像E的符号是希腊字母,念“西格玛”,在数学上常表示为”求和“的意思.如果已知一条直线上的n个点(xi,yi),则求最接近这n个点的直线y=bx+a可以直接用此公式.b的分子展开即表示为：(x1y1
下次问线性回归中的a和b,最小二乘法是解方程的一种方法,没a,b.
请参照下列操作.系数(a)模型 非标准化系数 &
你的问题看得不是太懂,不过最小二乘法的函数是lsqcurvefit使用方法是：lsqcurvefit（fun,a0,x,y)其中fun为函数原型a0为最优化的初始值x,y为原始输入输出数据向量
我给你个最小二乘拟合的例子自己体会一下：下面给定的是乌鲁木齐最近1个月早晨7:00左右(新疆时间)的天气预报所得到的温度数据表,按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像.(2008年10月26~11月
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
可以给以形式的说明y的值本来有一部分是由b2x2贡献的,现在把这一部分丢掉了,那么这部分值就会被摊到b0和b1x1中,所以就会导致x1的系数变大,成为了正数再问：但是b1和b2是小于零的也应该是绝对值
内容很多,抓关键点就行了.一看判定系数R方,为0.72,拟合优度尚可.具体地说,在因变量的总变化中,有72.3%是由自变量P引起的,而27.7%是由其它因素引起的.模型拟合效果还不错.多大范围之内呢?
eviews用ls命令即可我替别人做这类的数据分析蛮多的
y和x是不成线性关系的最小二乘法是y和x的线性关系x是离散变量
这牵涉连加符号,诶被西落,在此用∑表示.最小二乘法利用在减少误差上,所以必定有多组数据关于X.Y的.设为N组.所以∑(Y)=b∑(X)+N*a∑(X*Y)=b∑(X*X)+a∑(X)∑为连加,就是把后
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
看了半天没明白你到底想问什么,最好还是表达清楚.如果你想问的是为什么(A'a,b)=(a,Ab),那么只有当内积是(a,b)=c*a'b时才对(c是正实数),如果是一般的内积(a,b)=a'Gb,那么
公式太复杂了…不好发啊…先算偏差的平方和…求两个偏导等于0时的方程(即使平方总偏差最小)…解出新的系数即可…实在不行借本书看看吧
y=Ax+B:a=sigma[(yi-y均值)*(xi-x均值)]/sigma[(xi-x均值)的平方]；b=y均值-a*x均值；
你把马甲吃饱穿暖,明白vnbm再问：？？？？