最小二乘法的誤差項是不是要符合正態分佈

2021-03-03 21:40:13 字數 1009 閱讀 4373

1樓:匿名使用者

問題問的挺好,在自然條件下,誤差如果是真正的「隨機」,隨機誤差一定是正態的,無法改變。如果不正態,那一定是受某種控制了。

如何用matlab求最小二乘法擬合曲線與原資料的最大偏差量 5

2樓:匿名使用者

是用多項式擬合麼?設擬合階數n

p = polyfit(x,y,n);

y1 = polyval(p,x);

e = y1-y;

e1 = abs(e);

max(e1)

原理:x是自變數陣列,y是原資料陣列,n是你選擇擬合的多項式階數。如n=1,就是y=a+bx.

n=2,就是y=a+bx+cx^2. p是最小二乘意義下的係數結果的陣列,即[a,b,c]。

然後把求得的p帶回多項式計算曲線的y座標y1, 讓y1的陣列元素對應減去原資料陣列元素,得到誤差陣列e, 然後求絕對值再求最大值。

你檢查一下有沒有錯誤。

matlab實現最小二乘法的曲線擬合與直線擬合的比較,並對比兩種擬合演算法的誤差

3樓:匿名使用者

你沒有給資料啊。

cftool

輸入x 和 y, 然後選擇fit型別 1 linear 2 quadratic

然後給出的sse 就是誤差平方和

計量經濟學中為什麼誤差項u服從正態分佈,則係數也服從正態分佈

4樓:匿名使用者

係數由資料計算出來的到,可以推出其是自變數和誤差的線性函式,因為誤差服從正態分佈,故也服從正態分佈。

總體回歸函式表明被解釋變數y的平均狀態(總體條件期望)隨解釋變數x變化的規律。至於具體的函式形式,是由所考察總體固有的特徵來決定的。

總體回歸函式(population regression function)計量經濟學用語,表明被解釋變數y的平均狀態(總體條件期望)隨解釋變數x變化的規律。

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