最小平方線性

"最小平方線性"這個詞組可能指的是線性回歸分析中的一種方法，稱為最小二乘法（Least Squares Method）。線性回歸的目的是尋找一個線性模型，以便最佳地擬合數據點。最小二乘法通過最小化誤差的平方和來尋找這個模型，這些誤差是每個數據點與模型預測值之間的差異。

最小二乘法的工作原理是：

1. 對於給定的數據點，計算每個數據點的實際值與模型預測值之間的誤差。
2. 平方這些誤差值。
3. 找到一個線性模型，使得這些誤差的平方和最小。

這個過程的優點是，即使數據點中有噪音（隨機的誤差），最小二乘法也能找到一個線性模型，使得模型與數據點的整體偏差最小。這種方法在許多領域都有應用，包括統計學、數學、物理學、工程學和經濟學等。