抽象
“新平方法”是基于“最小二乘法”的改进方法。它不仅可以在数据回归计算过程中计算模型中的常数和系数,还可以计算变量的幂值,从而为非线性数据回归过程带来了更简单,更准确的计算。
前言
在非线性数据回归 计算中,“最小二乘法”用于模型中的数学替换和转换,但是回归结果可能并不总是正确的,为此我们对所采用的方法进行了改进,并命名为改进的方法。作为“新平方法”。
新平方法原理
在研究变量 (x,y)之间的相关性时,我们通过实际测量获得了一系列配对数据(x 1,y 1,x 2,y 2 …x n,y n)。将这些数据绘制在 XY 坐标上,将获得如图1所示的散点图。可以看出,这些点位于曲线附近,其拟合方程式设置为以下方程式1。
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