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最小平方法(Least Squares)的概念是: 我們想找到一條直線 使得所有資料點與這條直線的距離最短 如下圖所示,我們希望綠色線的距離最短: https://i.imgur.com/ccaENMc.jpg
然後將它平方,我們希望正方形面積加起來最小: https://i.imgur.com/kEyXFlT.jpg
我的疑問是,為何要先將殘差平方後再加總呢?照理說,找到殘差加總為0的線就是最佳 配適線了吧? 麻煩大神解惑! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.12.4.158 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1565170280.A.3EA.html ※ 編輯: azzc1031 (101.12.4.158 臺灣), 08/07/2019 17:32:00 ※ 編輯: azzc1031 (101.12.4.158 臺灣), 08/07/2019 17:34:15
celestialgod: 殘差有正有負 取絕對值不好微分 所以取平方 08/07 17:58
aikotoba: 絕對值不好計算以及推導 08/07 18:26
j401f2: 先平方是因為平面座標兩點的距離是平方開根號,但根號在 08/07 19:10
j401f2: 統計上不好處理,所以取其平方和作為距離的總和;如果用和 08/07 19:10
j401f2: 的平方就意義上完全失去距離的概念。 08/07 19:10
j401f2: 跟正方形面積毫無關係 08/07 19:11
myty383: 因為殘差和最小(不平方)等價於殘差和要是零,這個時候你 08/07 19:48
myty383: 怎麼找殘差和最小?可以說是模型結構本身造成的,也可以 08/07 19:48
myty383: 說是直接求殘差和最小會造成一些資訊喪失,個人淺見 08/07 19:48
hsnuyi: ... "距離"的定義有很多種... 08/07 20:04
youngsam: 你也可以用絕對值(即距離)但數學上不好操作(其實現在 08/07 20:07
youngsam: 電腦都可以做了) 08/07 20:07
azzc1031: (我是原po),關於正方形面積的概念,我是從MIT的開放課 08/07 20:09
azzc1031: 程得來的: 08/07 20:09
azzc1031: https://i.imgur.com/PdODdtU.jpg 08/07 20:09
azzc1031: https://i.imgur.com/GcYJamT.jpg 08/07 20:10
recorriendo: 你的直線要決定截距和斜率 若只有"殘差加總為0"一個 08/08 04:07
recorriendo: 限制式就有無限多組解 08/08 04:08
recorriendo: 要求"殘差絕對值和最小"在這個年代有電腦其實是很好 08/08 04:10
recorriendo: 解 紙筆年代只能解"平方和最小" 08/08 04:11
recorriendo: 紙筆年代的最小平方法大家沿用而已 並沒有一定要用它 08/08 04:18
recorriendo: 的道理 你要絕對值和最小也可以 反正電腦很容易解 08/08 04:19
recorriendo: 當然最小平方法有理論上的一些優點 例如給出BLUE 08/08 04:20
recorriendo: 也有缺點 例如outlier對迴歸的影響特別大 08/08 04:21
raiderho: 若採用最小化絕對值就是分位數回歸,數學上不好處理,但 08/09 07:04
raiderho: 也非常有用,特點是不會被極端值影響。另外,平方殘差不 08/09 07:04
raiderho: 只是因為好處理,可以google「誤差論與最小平方法」 08/09 07:04
backprog: 容忍小的誤差,懲罰大的誤差 08/17 11:48
widlar: 這是人為設計出來的一個函數,使函數越小則越接近最佳解, 08/23 13:55
widlar: 所以不一定要用平方,譬如用四次方或絕對值也有一樣的效果 08/23 13:55
widlar: ,但應用上會選擇比較好用的,所以就很常看到用平方來處理 08/23 13:55
widlar: 。 08/23 13:55
changeengjap: 1.什麼都不處理正負會相消 就沒啥意義了 08/24 12:36
changeengjap: 2.絕對值跟平方的功能差不多 就是把負號弄不見 08/24 12:36
changeengjap: 3.絕對值在數學處理上就是很煩,平方好操作很多 08/24 12:37
changeengjap: 你自己想下, 大一或大二教絕對值, 然後在那邊推導, 08/24 12:38
changeengjap: 應該無人聽有,但用平方,微分一下結果就出來了, 08/24 12:38
changeengjap: 還可以複習下Cramers' Rule, 教學效果好太多 08/24 12:39
changeengjap: 另外就是實務上也已經大多用最小平方法 08/24 12:39
changeengjap: 你用其他的也不是說不行,但現在看起來會不太必要 08/24 12:39
raiderho: 分位數回歸蠻有用的唷 08/24 16:10
VIATOR: 推recorriendo 10/12 04:40