最小二乘法好处,逐差法、作图法、最小二乘法的比较

逐差法、作图法、最小二乘法的比较

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我认为并抄不存在优劣的问题。
【最小二乘法好处,逐差法、作图法、最小二乘法的比较】在对某些函数关系并不明确的物理量进行测量时，常用作图法。数据点是离散的，而最后画出的曲线应该是平滑（连续）的，从而使曲线具有“平均值”的含义，科研上常用专业函数绘图软件如Origin等作图。
作图法直观、方便，可以内插和外推，但有时也需知道曲线的函数关系，这就需要用拟合的方法来构建经验方程。拟合有很多方法，最小二乘是其中之一，大物实验中常用一元线性回归法而绝少用非线性回归。
当实验中，两物理量满足正比关系时，或者当某一研究对象随实验条件周期性变化，依次记录研究对象达到某一条件（如峰值、固定相位等）时，使用逐插法，增加数据利用率，减小随机误差。
总之，三者用途不同。就像经典力学与相对论，固然相对论更普适，但经典力学应用更广。
递推最小二乘法的优缺点知道多少说多少吧

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我要做任务~~~ 是关于系统辨识中基本递推最小二乘法的，本人所编直接在这说明不方便，时代的 '/0'是多字符字符常量，有的编译器不支持，即便支持
管理会计中散布图法与回归直线法的优缺点

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散布图法
散布图法，也称布点图法，是指将所观察的历史数据，在坐标纸上作图，据以确定半变动成本中的固定成本和变动成本各占多少的一种方法。
散布图法的基本原理是，以横轴代表产量，纵轴代表成本，将观察到的半变动成本数据标在坐标图上，绘成各期的成本散布图，然后根据目测，在各成本点之间画出一条反映成本平均变动趋势的直线，其与纵轴的交点即为固定成本，然后再据此计算单位变动成本。
回归直线法
回归直线法，亦称最小二乘法，它是根据若干期产量和成本的历史资料，运用最小二乘法公式，将某项半变动成本分解为变动成本和固定成本的方法。其计算公式为：
在使用该方法分解半变动成本之前，要先计算半变动成本（y）与产量（x）之间的相关系数（r），用以反映它们之间相互依存关系的密切程度。
相关系数r的取值范围在0与±1之间，当r=0时，说明变量之间不存在依存关系；当r=+1时，说明变量之间有完全的正相关关系，也就是一个变量完全依随另一个变量的变动而变动；当r=-1时，说明变量之间有完全的负相关关系，也就是一个变量增加或减少时，另一个变量却相应地减少或增加。
散步图法其准确程度比高低点法高。虽然散步图法通过目测而得到的结果仍不免带有一定程度的主观臆断性，但由于该法是将全部成本数据均作为描述混合成本性态的依据，因而较之高低点法还是要准确一些。
回归直线法相对而言比较麻烦，但与高低点法相比，由于选择了包括高低两点在内的全部观测数值，因而避免了高低两点可能带来的偶然性；与散布图法相比，则是以计算代替了目测方式，所以是一种比较好的混合成本分解方法。不过，不论计算如何准确，与高低点法和散布图法一样，分解的结果仍具有一定的假定性和估计的成分，决策者在据以决策时需加以考虑；同时与高低点法和散布图法一样，应剔除非正常值的影响。