最小一乘法的运算程序及在分析测试中的应用探讨

长期以来,我们所取的最小化目标函数多是残差的平方和,来拟合曲线方程,所求参数估计亦基本上采用最小二乘法。但是按统计的稳健性理论,用最小二乘法估计有时很不理想。例如,个别异常数据会使回归方程有大的偏离,于是人们提了许多其它的目标函数来克服最小二乘估计这个缺点,比如使用残差绝对值和作为最小化的目标函数,就可以得到更稳健的回归方程。与最小二乘法不同,其优化过程没有简单的公式。