1樓：不是苦瓜是什麼
並不是平方和最小的時候殘差和為0，而是在引數估計中自然而然的就產生了這個性質，直接計算就好
∑(yi - b1*xi1 - ······ - a)=∑yi - b1∑xi1 - ······ - ∑a
= n(y - b1*x1 - ······ - a)
= n* 0
其中 y是yi的均值，，x1是xi1的均值。等於0是因為迴歸曲線必過所有數的均值點。
必過均值這個原理是因為 最小二乘得而成的原理 a = y - b1*x1````的到的。
最小二乘法是一種數學優化技術，它通過最小化誤差的平方和找到一組資料的最佳函式匹配。是用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。通常用於曲線擬合。
殘差是真實值-估計值，估計值是通過建立模型，對引數估計之後，利用估計出的引數，帶回到模型，然後再把自變數代入，求出的y，這個時候就是估計值，殘差反映的是模型的擬合程度的好壞。
平均值是一個數，估計值，每個資料的一般都不同。
2樓：你個笨蛋
這個問題是在運用最小二乘法求b1,b2的推導過程中涉及到的。
運用普通最小二乘法求使得rss最小的估計量b1b2，首先你要做σe²分別對b1和b2的偏導，進而可以整理得到最小二乘的正規方程，聯立方程通過代數運算可得b1b2。
在這個過程中算偏導的時候可以得到σe為0這個結論。過程見下圖。
▲是σe為0，而非σe²為0，注意區分，考試要考的！！！
3樓：匿名使用者
對於n個樣本 殘差和=yi-(bxi+a)(i=[1,n])=ny-n(bx+a),這裡x,y為均值，因為y=a+bx，所以n(y-bx-a)=0
4樓：愛笑的高爺
x的二階微分為什麼等於0
求證迴歸分析中,殘差的和等於零,以及求殘差的方差兩個不同函式的微分的商等於他們商的微分嗎2用微分代替增量得arcsin0.02約等於什麼函式的微分為什麼等於函式的導數與自變數微分的積?那還是不是說自變數微
為什麼二元線性迴歸最小二乘法（ols） ex1的和＝0，能說明殘差和解釋變數之間不相關？
5樓：匿名使用者
你們已經是大學生了，大學的題沒人會答了。你們進入大學之後，你們會發現，你們現在題的問題沒人會解答，因為給你們解答題的那幫人沒有讀研，自己大學也是踉蹌學下來的。你們問的問題沒人會了，只能自己學了。?
什麼是最小二乘法迴歸分析?
6樓：清新格調
最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的內平方和尋找資料的最容佳函式匹配。
對於一元線性迴歸模型, 假設從總體中獲取了n組觀察值（x1，y1），（x2，y2）， …，（xn，yn）。對於平面中的這n個點，可以使用無數條曲線來擬合。要求樣本回歸函式儘可能好地擬合這組值。
綜合起來看，這條直線處於樣本資料的中心位置最合理。 選擇最佳擬合曲線的標準可以確定為：使總的擬合誤差（即總殘差）達到最小。
有以下三個標準可以選擇：
（1）用「殘差和最小」確定直線位置是一個途徑。但很快發現計算「殘差和」存在相互抵消的問題。
（2）用「殘差絕對值和最小」確定直線位置也是一個途徑。但絕對值的計算比較麻煩。
（3）最小二乘法的原則是以「殘差平方和最小」確定直線位置。用最小二乘法除了計算比較方便外，得到的估計量還具有優良特性。這種方法對異常值非常敏感。
7樓：初夏
所謂迴歸分析復實際上就是根據統制計資料建立一個方程，用這個方程來描述不同變數之間的關係，
而這個關係又無法做到想像函式關係那樣準確，因為即使你重複全部控制條件，結果也還有區別，這時通過讓迴歸方程計算值和試驗點結果間差值的平方和最小來建立迴歸方程的辦法就是最小二乘法，二乘的意思就是平方。
最小二乘就是指回歸方程計算值和實驗值差的平方和最小。
什麼是最小二乘法迴歸分析？
8樓：初夏
所謂迴歸分析實際上就是根據統計資料建立一個方程，用這個方程來描述不同變數之間的關係，
而這個關係又無法做到想像函式關係那樣準確，因為即使你重複全部控制條件，結果也還有區別，這時通過讓迴歸方程計算值和試驗點結果間差值的平方和最小來建立迴歸方程的辦法就是最小二乘法，二乘的意思就是平方。
最小二乘就是指回歸方程計算值和實驗值差的平方和最小。
9樓：清新格調
最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函式匹配。
對於一元線性迴歸模型, 假設從總體中獲取了n組觀察值（x1，y1），（x2，y2）， …，（xn，yn）。對於平面中的這n個點，可以使用無數條曲線來擬合。要求樣本回歸函式儘可能好地擬合這組值。
綜合起來看，這條直線處於樣本資料的中心位置最合理。 選擇最佳擬合曲線的標準可以確定為：使總的擬合誤差（即總殘差）達到最小。
有以下三個標準可以選擇：
（1）用「殘差和最小」確定直線位置是一個途徑。但很快發現計算「殘差和」存在相互抵消的問題。
（2）用「殘差絕對值和最小」確定直線位置也是一個途徑。但絕對值的計算比較麻煩。
（3）最小二乘法的原則是以「殘差平方和最小」確定直線位置。用最小二乘法除了計算比較方便外，得到的估計量還具有優良特性。這種方法對異常值非常敏感。
最小二乘 偏導等於0 什麼意義
10樓：匿名使用者
偏差平方和,恆大於等於0.
同時可以知道,這玩意是不可能達到最大值的
（只要足夠偏離的話,那肯定是越來越大的）,因此在偏導數為0時取到的是最小值咯~
（取極值的條件嘛,偏導數為0）
11樓：呵呵呵嘎嘎嘎館
最小二乘法中，為了使殘差平方和最小，我們回憶高等數學中，函式的最小值與極小值之間的關係，很多時候我們對於實際問題會認為，所求極值點就是實際問題的最值點（不嚴謹，一般是這樣），這裡求最小值就轉化為求極值的問題，多元微分中，求極值點不就是利用偏導為零求得嘛。
最小二乘和自迴歸模型的區別sar
最小bai二乘法針對的是一個自變數一 du個函式zhi 而多元針對的是多個自變數dao 如果有專兩個或兩個以上的屬自變數,就稱為多元迴歸。一種現象常常是與多個因素相聯絡的,由多個自變數的最優組合共同來 或估計因變數,比只用一個自變數進行 或估計更有效,更符合實際。eviews如何進行自迴歸方程引數的...
簡述最小二乘估計原理，什麼是最小二乘法及其原理？
對於x和y的n對觀察值，用於描述其關係的直線有多條，究竟用哪條直線來代表兩個變數之間的關係，需要有一個明確的原則。這時用距離各觀測點最近的一條直線，用它來代表x與y之間的關係與實際資料的誤差比其它任何直線都小。根據這一思想求得直線中未知常數的方法稱為最小二乘法，即使因變數的觀察值與估計值之間的離差平...
對於最小二乘迴歸線，x的均值和y的均值一定在迴歸線上嗎？我感
一定在來迴歸線上，這是自常考點！解釋1.最小二乘法bai本質就是算出散點du的回zhi歸斜率，再利用daox和y的均值，通過點斜式寫出迴歸直線，其中 點 即為 x均值，y均值 自然必過x的均值和y的均值這一點 2.如你發現，這個式子揭露了一切，帶入x的均值和y的均值恆成立3.這個問題難以直觀，有可能...