今天这篇来讲讲加权最小二乘法(WLS)，加权最小二乘是在普通的最小二乘回归(OLS)的基础上进行改造的，主要是用来解决异方差问题的。OLS的常规形式如下： 我们在前面讲过OLS有几个基本假定，其中一个就是ui是随机干扰项，即随机波动的，不受其他因素的影响，即在x取不同值时var(ui)都是一个固定的常数。但有的时候ui不是随机干扰项，而是与x的取值有关的，比
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2024-04-03 09:07:23
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目录1. 最小二乘法介绍2. 线性模型LS3.最小二乘法解的性质4. 大规模学习本文主要介绍 最小二乘法原理, 线性模型中的应用, 最小二乘解的本质以及在大规模数据集上的求解方法.1. 最小二乘法介绍对模型均方误差最小化时的参数\(\theta\)学习的方法.
均方误差:LS: Least Squares
学习目标:平方误差\((f_\theta(x_i)-y_i)^2\)是残差\(|f_\the
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2024-05-16 23:07:15
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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。 最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小
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2024-07-05 05:20:08
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在统计建模中，确定加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）是一种重要的回归分析工具，特别适用于遇到异方差性(data heteroscedasticity)时。但在实践中，如何有效确定权重这一步骤常常成为难点所在。本文将详细介绍如何在R语言中确定WLS权重的过程，通过多个方面的展开来帮助读者理解该技术的应用与实施。
### 背景定位
在数据分析中，传统的最小二乘
目录一、最小二乘法的原理与解决的问题：二、最小二乘法代数解法：三、最小二乘法的矩阵解法：四、最小二乘法的局限性和适用场景： 最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影，这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。一、最小二乘法的原理与解决的问题：
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2024-05-23 16:44:22
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1. 知识点简介最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）是常见的估计模型参数的方法。早在19世纪，勒让德就认为按照 “误差的平方和最小” 这个规则估计出来的模型是最接近真实情形的。于是就有：其中，yi 是观测值或真实值，即样本数据，即采集得到的数据。f(xi) 是把数据带入假设的模型中得到的理论值。即这个式子表示：真实值和理论值距离的平方和最小的时候，对假设的
5.11 加权Gram-Schmidt 分解前面介绍了加权最小二乘法的解为 ，其中 为权重矩阵，最常用的是对角阵，每个对角元素表示对应测量点的权重，均为正值，元素值越大表示该测量点越重要。本节仅研究权重矩阵为对角阵的情况，权重矩阵记为 ， 为测量点 假设矩阵 ，其中 为列满秩矩阵， 为上三角方阵，带入上式得其中矩阵 求逆，为了简化求逆，我们希望其为对角阵，又当权重矩阵为单位阵时， 必须
因为在第一讲中GNSS说第(一)讲—基于RTKLIB的GPS / BDS联合单点定位性能评估，我们提到了加权最小二乘法，因此本讲中我们主要阐述一下加权最小二乘法的基本原理和相关概念：概念：1、正定矩阵（positive definite matrix）： 设M是n阶方阵，如果对任何非零向量z，都有Z^TMZ> 0，其中Z^T 表示z的转置，就称M为正定矩阵加权正定矩阵: 若M为权阵，则称M为
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2023-09-05 16:29:41
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最小二乘法（Least Square Method)1. 简介原理：最小误差平方和应用：做插值时可用，即求未知数据，并且使得这些数据与实际数据的平方和最小。曲线拟合。最小化能量/最大化熵解决优化问题。通过几何中，点和线描述：已知多条近似交汇于一个点的直线，求解一个近似交点，即寻求一个距离所有直线距离平方和最小的点，该点为即为最小二乘的解。已知多个近似分布于同一直线上的点，求解出一条直线，并使得所有
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2024-04-15 10:21:06
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多重线性回归不满足方差齐性假设时，需要使用最小二乘法进行参数估计。 1.判断残差方差齐性 画预测值和残差的散点图（Y轴残差，X轴预测值）。如果散点未呈现扇形或者漏斗型，则满足方差齐性。 2.权重估算 分析—回归—权重估算—拖入因变量，自变量和权重变量—点击右下角的“选项”—勾选“将最佳权重保存为新变量” PS:最佳权重是指对数自然指数最大的指数值为最优指数 3.加权最小二乘法 分析—回归—线性—拖
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2023-06-12 14:12:52
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整理下方便以后查阅：最小二乘法是一种数学优化技术，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平方和为最小。最小二乘法还可以用于曲线拟合，其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 推荐博客：概念：何谓最小二乘法？实践中，常需寻找两变量之间的函数关系，比如测定一个刀具的磨损速度，也就是说，随着使用刀具的次数越多，刀具本
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 最小均方算法，简称LMS算法，是一种最陡下降算法的改进算法， 是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，最早是由 Widrow 和 Hoff 提出来的。 该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一 时刻”权系数再加上一个
最小中值平方法最小中值平方法是通过求解下面的非线性最小问题来估计参数的LMedS记录的是所有样本中，偏差值居中的那个样本的偏差，这种方法对错误匹配和外点有很好的鲁棒性。不像M-estimator，LMedS问题不能直接化简为带权重的最小二乘问题，对于LMedS估计没有一个具体的公式。LMedS是从样本中随机抽选出一个样本子集，使用LS对子集计算模型参数，然后计算所有样本与该模型的偏差。具体方法是根
#-*- coding: utf-8 -*-#看来这个程序适合的是python2版本的。这个目前也可以用了，主要还是在第60行的数据转换，，，不太清楚怎样去做装换。主要是因为数据类型不清楚，所以用了最笨的方法，不知道结果正不正确。？？？？【这个是错误的】#PLSR3经过摸索，第68行，还是因为数据结构类型不对，之后把array类型的数组转换成了list，，，这样方便在外面套一个[]，，之后运行没有
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2024-09-01 17:44:37
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一、MLS基础mls算法本质上和最小二乘一样，是一种拟合数据的算法。区别在于mls是局部的，即通过系数向量和基函数分别对数据中不同位置的节点区域进行拟合，需要计算出全部节点域的拟合函数的参数。而传统的最小二乘是全局的，采用所有的数据进行最小化平方和，不能过滤掉噪声点。对于二维数据点，其拟合公式如下： 其中： w为权函数，一般采用三次样条曲线，如果权函数为常量，则为一般的加权最小二乘算法。 n表示为
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2024-06-16 12:28:35
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一. 简介 首先来看百度百科对最小二乘法的介绍：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。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。都是一种求解无约束最优化问题的常用方
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2023-06-20 21:41:59
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# 加权最小二乘法在R语言中的实现
## 一、背景介绍
加权最小二乘法 (Weighted Least Squares, WLS) 是一种用于处理具有异方差性数据的回归分析方法。与普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares, OLS) 不同，WLS 在进行回归分析时，能够为每个观察值分配不同的权重，从而提高参数估计的有效性。
## 二、实现步骤流程
下面是实现加权最小二
# 加权最小二乘法R语言实现流程
## 1. 简介
加权最小二乘法（Weighted Least Squares，WLS）是一种统计方法，用于拟合线性模型。在R语言中，可以使用`lm()`函数结合权重来实现加权最小二乘法。
## 2. 实现步骤
下面是实现加权最小二乘法的一般步骤：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入数据 |
| 步骤2 | 根据问题定义
原创
2023-09-12 11:25:25
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起本篇题目还是比较纠结的，原因是我本意打算寻找这样一个算法：在测量数据有比较大离群点时如何估计原始模型。上一篇曲面拟合是假设测量数据基本符合均匀分布，没有特别大的离群点的情况下，我们使用最小二乘得到了不错的拟合结果。但是当我加入比如10个大的离群点时，该方法得到的模型就很难看了。所以我就在网上搜了一下，有没有能够剔除离群点的方法。结果找到了如下名词：加权最小二乘、迭代最小二乘、抗差最小二乘、稳健最
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2023-07-27 13:36:51
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# R语言中的加权最小二乘法：基础知识与实践
加权最小二乘法（Weighted Least Squares，WLS）是一种回归分析方法，用于处理数据中的异方差性问题。异方差性是指数据中的误差项的方差不恒定，而加权最小二乘法通过给不同观测值分配不同权重，从而使得估计结果更加可靠。本文将介绍加权最小二乘法的基本概念，并通过一个简单的R语言示例进行操作。
## 加权最小二乘法的基本原理
传统的最小
