最小二乘法(Least Squares Fitting)
least squares fitting proceeds by finding the sum of the squares of the vertical deviationsR2of a set of n data points:
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The condition forR2to be a minimum is that
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for i=1, …, n. For a linear fit,
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so
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These lead to the equations
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In matrix form,
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so
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The 2×2 matrix inverse is
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so
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【最小二乘法(Least Squares Fitting)】原文链接：Least Squares Fitting
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