最小平方迴歸線怎麼算

最小二乘法回歸的算法如下：

1. 對於因變數 y 和自變數 x 收集相關的數據。
2. 計算因變數 y 值的平均值，以及 x 值和 y 值的乘積的平均值。
3. 創建一個空白的表格（或列表）。
4. 將上述表格中的 x 值替換為自變數，乘積的平均值（除以前3個步驟中的平均值）替換為因變數。
5. 使用最小二乘法公式，通過求解目標函式中參數的係數和截距，得到回歸方程。這個公式會求出回歸係數。

具體來說，對於一個具有 n 個觀察值的多元線性回歸模型（y = a*x^b + c），最小二乘法回歸的公式為：

∑(y - (ax^b + c))^2 = min

其中，a、b、c 是回歸係數，x 是自變數，y 是因變數。通過求解這個公式的最最佳化問題，可以得到回歸係數。

注意，這是針對多元線性回歸模型的算法。如果你的模型是非線性的，那麼你可能需要使用其他的算法，比如多項式擬合等。此外，也要注意對異常值和方法缺失值進行處理，以避免它們影響算法的準確性。