% 原始模型：y = X*beta + u % 我们担心 X 中的回归量% 可能是内生的。 % W 包含 X 中的工具和所有回归量% 除了怀疑的那个。 ％ 一个例子： % m_t = b1 + b2*r_t + b3*y_t + b4*m_(t-1) + b5*m_(t-2) + u_t % 在这个模型中，我们担心 r_t 可能是相关的% with u_t 我们想用仪器查看结果， % r_(t-1) 和 r_(t-2)。 所以输入 y、X 和 W 必须是% y = m_t; % X = [ones(length(y)) ry m_(t-1) m_(t-2)]; % W = [ones(length(y)) r_(t-1) r_(t-2) y m_(t-1) m_(t-2)]; % 请不要忘记检查变量的长度是否相等 TSLS 一种可用于计算 IV 估计的计算方法是两阶段最小二乘法 (2

输入为横坐标、纵坐标和输出方程的次数这是参考最小二乘法代码旨在帮助学生学习平方拟合的分步方法

为对传感器进行非线性校正以进一步提高其测量精度，提出了基于神经网络的校正办法。理论分析了传感器非线性误差的复杂性，并以位移传感器标定为例，详细介绍了传感器非线性校正的过程和方法。采用了最小二乘拟合、BP神经网络以及RBF网络三种方法进行校正，设计并实现了RBF网络的校正模型。实验结果证明，RBF网络的校正方法比BP网络校正方法精度提高了约44%，其补偿效果更优，且其在传感器种类变化或环境影响较大的情况下比最小二乘拟合更具非线性补偿优势。

本资源是对HURT指数代码的补充，最终所获的结果是拟合斜率。

偏最小二乘法预测月度售电量代码，基于matlab平台实现

许多matlab最小二乘法的源程序，大家仔细看看m文件里的说明就可以了

四年级数学上册乘法（二）乘法交换律、结合律学案 北师大版 学案.doc

辅助变量最小二乘，过程辨识，清华大学出版社，方崇智

最小二乘法实现实现对生成的真实 轨迹进行 目标跟踪，

C语言编写的用最小二乘法进行曲线拟合