一元线性回归-最小二乘法推导过程

设一元线性回归方程为一元线性回归-最小二乘法推导过程_第1张图片,数据样本点为一元线性回归-最小二乘法推导过程_第2张图片

 要想使这n个样本点落在一元线性回归方程附近,不妨设误差为,使得没一个样本点落在一元线性回归方程上,因此有一元线性回归-最小二乘法推导过程_第3张图片恒成立,所以回归直线应满足的条件是:实际值与回归估计值之间的误差平方和最小,即:

一元线性回归-最小二乘法推导过程_第4张图片

 此时令一元线性回归-最小二乘法推导过程_第5张图片,原问题就转换成求解二元函数极小值问题,分别对求偏导:

 

一元线性回归-最小二乘法推导过程_第6张图片

一元线性回归-最小二乘法推导过程_第7张图片

令上两式等于零,即

一元线性回归-最小二乘法推导过程_第8张图片

一元线性回归-最小二乘法推导过程_第9张图片

最终求出两个数值,一元线性回归方程也就拟合出来了。

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