成交散点抽象出需求曲线不是指鹿为马——答复wzwswswz先生

石开石 发表于 2021-11-19 12:57
请看最小平方和的意思。

总体均值不知道吗？没有看见过吗？
它跟算术平均值是一个概念吗？

石开石 发表于 2021-11-19 12:57
再说一遍：一个交点——对应条件相符。

你的意思是，如果条件不符合，同一条需求曲线与同一条供给量线就会有不止一个交点？那你的需求曲线还叫线吗？

wzwswswz 发表于 2021-11-19 13:11
总体均值不知道吗？没有看见过吗？
它跟算术平均值是一个概念吗？

平方和误差最小——明白吗？

wzwswswz 发表于 2021-11-19 13:14
你的意思是，如果条件不符合，同一条需求曲线与同一条供给量线就会有不止一个交点？那你的需求曲线还叫线 ...

不要曲解。只是实际条件不符合假设条件而已。

wzwswswz 发表于 2021-11-19 13:11
总体均值不知道吗？没有看见过吗？
它跟算术平均值是一个概念吗？

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

石开石 发表于 2021-11-19 14:10
平方和误差最小——明白吗？

平方和误差最小说的是这个方程式与均值的误差，而不是成交点与均值的误差。
你分不清这两种误差吗？

wzwswswz 发表于 2021-11-19 14:23
平方和误差最小说的是这个方程式与均值的误差，而不是成交点与均值的误差。
你分不清这两种误差吗？

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

石开石 发表于 2021-11-19 14:11
不要曲解。只是实际条件不符合假设条件而已。

再说一遍，实际就是实际，根本不需要与假设条件相符合。如果两者不一致，那只能说明假设条件是错误的。
因此，或者是你的只有一个交点的成交模型是错误的，或者是你说同一条供给量线上有不止一个交点却只有一条需求曲线是错误的。两者必居其一。

wzwswswz 发表于 2021-11-19 14:32
再说一遍，实际就是实际，根本不需要与假设条件相符合。如果两者不一致，那只能说明假设条件是错误的。
...

不是错误——是误差。

石开石 发表于 2021-11-19 14:24
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利 ...

从若干散点中抽象出一个一条表示总体均值的线，可以有多种方法，而每一种方法得到的结果与实际的均值或多或少都会有误差存在，只是最小二乘法得到的结果与均值的误差最小。
这里根本就不是在说散点与均值线的距离就是误差。

所以，你把成交散点不在需求曲线上说成是误差就是把成交散点散布在均值周围说成了误差，完全是张冠李戴无知的表现。