最小二乘准则定义 编辑

什么是最小二乘准则？

最小二乘准则是一个公式，用于测量直线在描述用于生成直线的数据时的精度。也就是说，公式确定了最佳拟合线。

这个数学公式用来预测因变量的行为。这种方法也称为最小二乘回归线。

了解最小二乘准则

最小二乘准则是通过最小化平方和 由数学函数产生的。平方是通过将数据点和回归线或数据集的平均值之间的距离平方来确定的。

最小二乘法分析从图形上绘制的一组数据点开始。自变量绘制在水平x轴上，因变量绘制在垂直y轴上。分析员使用最小二乘公式来确定最精确的直线，这条直线将解释自变量和因变量之间的关系。

最小二乘法的常用方法

计算能力的进步以及新的金融工程技术增加了最小二乘法的使用，并扩展了其基本原理。

关键要点

• 最小二乘准则法在金融、经济和投资中广泛应用。
• 它用于估计线条在描绘用于创建线条的数据时的准确性。
• 最小二乘法结果可用于汇总数据，并对来自同一组或系统的相关但未观察到的值进行预测。

最小二乘法和相关的统计方法已经变得司空见惯金融 经济和投资，即使它的受益人并不总是知道它们的用途。

例如，现在许多投资平台使用的Robo advisors采用蒙特卡罗模拟技术来管理投资组合，尽管这是在幕后完成的，而且不在使用它们的账户持有人的视线之内。

其他应用包括收益分布的时间序列分析、经济预测和政策策略以及高级期权建模。

最小二乘法告诉你什么？

数学家们没有试图精确地解一个方程，而是使用最小二乘法 接近接近。这称为最大似然估计。

最小二乘法限制了函数和函数所解释的数据点之间的距离。它用于回归分析，通常用于非线性回归 将曲线拟合到一组数据中的建模方法。

数学家使用最小二乘法得到最大似然估计。

最小二乘法是确定回归方程的常用方法，它告诉您响应变量和预测变量之间的关系。

将函数拟合到曲线时经常使用的建模方法包括直线法，即多项式法 对数法和高斯法。

线性或普通最小二乘法是最简单和最常用的线性回归估计分析观测和实验数据。它通过一组给定的数据点找到一条最佳拟合直线。