複迴歸模型下的最小平方估計是什麼

在復回歸模型中，最小二乘估計（Least Squares Estimation）是一種估計方法，用於預測一個或多個因變數，根據一組給定的自變數和對應的觀察值。這種方法假設誤差項的協方差矩陣是對角線為零矩陣（即獨立同分布的誤差項），從而能夠推導出回歸係數的估計值。

最小二乘估計的目標是最小化所有觀察值和其對應的預測值之間的平方誤差，這個目標可以通過最佳化算法（如梯度下降法）來實現。對於一個給定的復回歸模型，最小二乘估計可以幫助我們估計模型中的參數值，進而理解和解釋數據。

請注意，實際的數據分析過程中可能還需要考慮其他因素，如模型的複雜度、模型的解釋性等。因此，在選擇使用最小二乘估計或其他方法時，需要綜合考慮實際情況。