最小平方回歸法

最小平方回歸法（Least Squares Regression）是一種統計學方法，用於估計數據之間的線性關係。這種方法旨在找到一條直線（或者更高維度的曲面），使得所有數據點到這條直線的距離的平方和最小。這種方法不僅可以用於一維數據，還可以用於多維數據。

最小平方回歸法的目標是找到一個模型，使得模型的預測值與實際值的誤差最小。在線性回歸中，模型通常表示為數據點的線性組合，而最小平方回歸法就是找到這些系數的方法，使得模型的預測值與實際值的誤差最小。

最小平方回歸法的優點是：

1. 簡單易用，適用於各種數據集。
2. 計算出的模型具有很好的解釋性。
3. 可以處理高維數據。

最小平方回歸法的缺點是：

1. 對於非線性關係的數據，最小平方回歸法可能會產生較差的預測結果。
2. 當數據存在異常點時，最小平方回歸法可能會過度擬合這些異常點。

最小平方回歸法是一種常用的數據分析方法，被廣泛應用於經濟學、社會學、生物學、物理學等領域。