什么是最小二乘标准？
最小二乘标准是用于在描述用于生成直线的数据时测量直线的准确性的公式。 即，公式确定最佳拟合线。
该数学公式用于预测因变量的行为。 该方法也称为最小二乘回归线。
了解最小二乘标准
通过最小化由数学函数创建的平方和来确定最小二乘标准。 通过平方数据点与数据集的回归线或平均值之间的距离来确定平方。
最小二乘分析始于在图表上绘制的一组数据点。 自变量绘制在水平x轴上，因变量绘制在垂直y轴上。 分析人员使用最小二乘公式确定最准确的直线，该直线将解释自变量和因变量之间的关系。
最小二乘的常用
除了新的金融工程技术外，计算能力的进步还增加了最小二乘法的使用并扩展了其基本原理。
重要要点
- 最小二乘标准方法用于整个金融，经济和投资领域，用于估计直线在描述创建数据时的准确性，最小二乘结果可用于汇总数据并做出相关预测但来自同一组或系统的未观察到的值。
最小二乘和相关的统计方法已经在金融，经济学和投资中变得司空见惯，即使受益人并不总是知道其用法。
例如，许多投资平台现在使用的机器人顾问采用了蒙特卡洛模拟技术来管理投资组合，尽管这是在幕后和使用帐户的账户持有人看不见的情况下完成的。
其他应用包括收益分配的时间序列分析，经济预测和政策策略以及高级期权建模。
最小二乘告诉你什么？
数学家没有尝试精确地求解方程，而是使用最小二乘方法得出近似值。 这称为最大似然估计。
最小二乘方法限制了函数与函数解释的数据点之间的距离。 它用于回归分析，通常用于将曲线拟合到一组数据中的非线性回归建模中。
数学家使用最小二乘法来得出最大似然估计。
最小二乘法是一种确定回归方程的常用方法，它告诉您响应变量和预测变量之间的关系。
将函数拟合到曲线时经常使用的建模方法包括直线方法，多项式方法，对数方法和高斯方法。
线性或普通最小二乘法是用于分析观测和实验数据的最简单且最常用的线性回归估计器。 它通过一组给定的数据点找到最合适的直线。
