普通最小二乘法回归及诊断 data FrenchEc; input x1-x3 y@@; cards; 149.3 4.2 108.1 15.9 161.2 4.1 114.8 16.4 171.5 3.1 123.2 19.0 175.5 3.1 126.9 19.1 180.8 1.1 132.1 18.8 190.7 2.2 137.7 20.4 202.1 2.1 146.0 22.7 212.4 5.6 154.1 26.5 226.1 5.0 162.3 28.1 231.9 5.1 164.3 27.6 239.0 0.7 167.6 26.3 ; run; proc reg data=FrenchEc; model y=x1-x3/tol vif collin; run;

题目二：回归算法 要 求：（1）撰写一份word文档，里面包括（常见的回归算法、基于实例的算法具体细节）章节。 （2）常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），请选择一个算法描述下算法核心思想 （3）随意选用一个实例实现你所选择的回归算法。

针对离线算法的不足，提出了一种在线虚拟参考反馈整定(VRFT)数据驱动算法。首先利用滤波器改变了离线算法的时序，得到用于实时运算的有效数据；然后提出了基于带遗忘因子递推最小二乘法的VRFT控制器参数辨识方法，不依赖于对象模型，完全利用实时数据实现了在线控制器参数整定。仿真结果表明, 在对象特性变化较大的情况下，在线VRFT方法优于传统的离线VRFT方法，具有很好的自适应性。

检测与转换技术课件：最小二乘法和直线拟合1.ppt

科学计算方法16(最小二乘法2).ppt

科学计算方法15(最小二乘法1).ppt

计算与预测男孩女孩身高模型，在本次综合实验中我计算的是男孩身高模型，男孩模型为：a0+a1x1+a2x2=y1；其中a0、a1、a2均为常数项，而x1为设为父亲身高，x2设为母亲身高，然后采用最小二乘法来求出经验方程，其中还需要用到选列主元约当消元法求线性方程组唯一解： 输入格式 a1 a2 a3 a4(实数，a1为数据编号，a2位父亲身高，a3位母亲身高，a4位孩子身高) 实验内容主要是通过最小二乘法求解a0+a1x1+a2x2=y1矛盾线性方程组的最小二乘解。 编程语言：C语言

使用最小二乘法拟合出的直线和曲线，基于c++实现，为了可视化，这里借助了opencv

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介绍最小二乘法参数估计，计算系统参数模型的方法和原理，以及推导过程