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新平方法
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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关键词：最小二乘法 最小二乘 回归结果 计算模型 非线性