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[研讨] 最小二乘法拟合直线

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发表于 2016-6-11 22:22:03 | 显示全部楼层 |阅读模式

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曲线拟合中最基本和最常用的是直线拟合。设xy之间的函数关系为:
                   y=a+bx
式中有两个待定参数,a代表截距,b代表斜率。对于等精度测量所得到的N组数据(xi,yi),i=1,2……,N,xi值被认为是准确的,所有的误差只联系着yi。下面利用最小二乘法把观测数据拟合为直线。     
用最小二乘法估计参数时,要求观测值yi的偏差的加权平方和为最小。对于等精度观测值的直线拟合来说,可使下式的值最小:
0.jpg
上式分别对a、b求偏导得:
    1.jpg
整理后得到方程组

2.jpg
    解上述方程组便可求得直线参数ab的最佳估计值。

3.jpg
相关系数r:
最小二乘法处理数据除给出a、b外,常常还给出相关系数r,  r定义为
4.jpg
5.jpg

算例:我用一篇论文中的已知数据作为算例。 6.jpg
计算:
7.jpg
代入上面推导出来的计算公式可得:
a=13.6284394650024    b=-0.0799231779033084

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