讯阳文艺网最小二乘估计公式？
最小二乘法公式是一个数学公式，在数学上称为曲线拟合，用于线性回归方程，其数学表达为：设拟合直线的公式为y=kx+b，其中，拟合直线的斜率为k=xy的平均值-x的平均值*y的平均值/(x^2的平均值-x平均值^2)；
计算出斜率后，根据x和y的平均值和已经确定的斜率，利用待定系数法求出截距b。
简述多元回归的最小二乘假设？
β=(X’X)^(-1)X’Y ，X’是X的转置。
β的最小二乘估计是无偏估计。
协方差矩阵为Var(β)*(X’X)^(-1)
以上β都是估计向量
最大似然估计和最小二乘法怎么理解？
最大似然估计：现在已经拿到了很多个样本（你的数据集中所有因变量），这些样本值已经实现，最大似然估计就是去找到那个（组）参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大。
因为你手头上的样本已经实现了，其发生概率最大才符合逻辑。这时是求样本所有观测的联合概率最大化，是个连乘积，只要取对数，就变成了线性加总。此时通过对参数求导数，并令一阶导数为零，就可以通过解方程（组），得到最大似然估计值。最小二乘：找到一个（组）估计值，使得实际值与估计值的距离最小。本来用两者差的绝对值汇总并使之最小是最理想的，但绝对值在数学上求最小值比较麻烦，因而替代做法是，找一个（组）估计值，使得实际值与估计值之差的平方加总之后的值最小，称为最小二乘。“二乘”的英文为least square，其实英文的字面意思是“平方最小”。这时，将这个差的平方的和式对参数求导数，并取一阶导数为零，就是OLSE。
最小二乘估计公式a怎么求？
最小二乘法公式是一个数学的公式，在数学上称为曲线拟合，此处所讲最小二乘法，专指线性回归方程！最小二乘法公式为a=y(平均)-b*x（平均）。
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。
扩展资料：
普通最小二乘估计量具有上述三特性：
1、线性特性
所谓线性特性，是指估计量分别是样本观测值的线性函数，亦即估计量和观测值的线性组合。
2、无偏性
无偏性，是指参数估计量的期望值分别等于总体真实参数。
3、最小方差性
所谓最小方差性，是指估计量与用其它方法求得的估计量比较，其方差最小，即最佳。最小方差性又称有效性。这一性质就是著名的高斯一马尔可夫（ Gauss-Markov）定理。这个定理阐明了普通最小二乘估计量与用其它方法求得的任何线性无偏估计量相比，它是最佳的。
最小二乘估计的性质？
最小二乘估计量的统计性质
（1）线性性，即它是否是另一个随机变量的线性函数；
（2）无偏性，即它的均值或期望是否等于总体的真实值；
（3）有效值，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差；
（4）渐进无偏性，即样本容量趋于无穷大时，它的均值序列是否趋于总体真值；
（5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；
（6）渐进有效性，即样本容量趋于无穷大时，它在所有的一致估计量中是否具有最小的渐进方差。
这里，前三个准则也称作估计量的有限样本性质或小样本性质（small-sample properties）,因为一旦某估计量具有该性质，它是不以样本的大小而改变的。拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量
