最小二乘法求解多元线性回归 介绍 在统计学和机器学习中，线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间关系的常用方法。当我们有多个自变量时，可以使用多元线性回归模型。然而，我们如何确定这些自变量的系数以及模型的准确性呢？在这里，我们将介绍最小二乘法的概念以及如何利用Python来实现。 最小二乘法原理 最小二乘法是一种通过最小化残差平方和来估计回归系数的方法。回归系数是线性回归模型中自变量的系数，用于表示自变量对因变量的影响程度。 在多元线性回归中，我们的目标是找到一个线性模型，使得模型预测值与真实值之间的残差平方和最小化。残差是指模型预测值与真实值之间的差异。 最小二乘法公式 最小二乘法的公式如下...

Python基于OLS实现最小二乘法 介绍 在统计学中，最小二乘法（OLS）是一种常见的回归分析方法，用于估计线性回归模型中的系数。Python是一种流行的编程语言，拥有强大的数据分析和机器学习库，可以轻松实现最小二乘法。本文将向你介绍如何使用Python基于OLS实现最小二乘法。 流程 下面是实现最小二乘法的整体流程： 步骤 描述 1.导入必要的库 导入NumPy和StatsModels库 2.准备数据 准备自变量X和因变量y的数据 3.添加截距 向X中添加全为1的列作为截距项 4.拟合模型 使用OLS函数拟合线性模型 5.获取结果 提取模型的系数、标准错误和显...