最小一乘法和最小二乘法

最小一乘法（Least-squares method）和最小二乘法（Least-squares method）都是數學最佳化技術，它們在回歸分析中用於找到數據的最優線性擬合。這兩種方法的主要區別在於，最小一乘法是通過最小化所有數據的總誤差的絕對值之和來找到最佳擬合線，而最小二乘法則通過最小化數據點到擬合直線的距離的平方和來找到最佳擬合線。

• 最小一乘法是一種線性回歸分析方法，通過最小化每組數據的偏差的絕對值之和來尋找最佳擬合線。在最小一乘法中，預測值通過線性模型中的權重進行計算，權重通過偏差除以標準偏差得到。
• 最小二乘法是一種統計方法，通過將觀察結果與通過數據採集獲得的最佳估計值之間的均方偏離值最小來建立線性模型。通過將觀測值與回歸線之間的距離的平方差最小來找到最佳擬合線。這種方法特別適用於具有多重共線性的數據集。

這兩種方法在套用中各有優缺點，選擇哪種方法取決於具體的問題和數據集。