「最小二乘」是一種數學和統計學方法，主要用於回歸分析中，以最小化觀察值與預測值之間的平方差來擬合數據。這種方法的目的是找到最佳的直線或曲線，使得所有數據點到這條線的垂直距離的平方和最小。最小二乘法廣泛應用於數據擬合、預測以及數據分析等領域。
這是最小二乘法的全名，通常用於統計學和數據分析中，特別是在回歸分析中。這種方法的核心是通過最小化預測值與觀察值之間的差異來找到最佳擬合線。它是解決線性回歸問題的基本技術，廣泛應用於經濟學、工程學和社會科學等領域。
例句 1：
我們使用最小二乘法來擬合數據。
We used least squares to fit the data.
例句 2：
這個模型是基於最小二乘法的。
This model is based on least squares.
例句 3：
最小二乘法可以有效地減少預測誤差。
Least squares can effectively reduce prediction error.
這是一種統計學技術，用於研究變量之間的關係。最小二乘法是回歸分析中的一種常用方法，通過最小化誤差平方和來確定自變量與因變量之間的關聯。回歸分析可以用於預測和建模，廣泛應用於經濟、醫學和社會科學等領域。
例句 1：
我們進行了回歸分析來預測銷售量。
We conducted regression analysis to predict sales.
例句 2：
回歸分析幫助我們理解變量之間的關係。
Regression analysis helps us understand the relationship between variables.
例句 3：
這項研究使用回歸分析來評估影響因素。
This study used regression analysis to assess influencing factors.
這是指使用數學模型來擬合實際觀察數據的過程。最小二乘法是一種常見的數據擬合技術，通過最小化觀察數據與模型預測之間的差異來達成擬合。數據擬合在科學研究、工程設計和經濟預測中都非常重要。
例句 1：
數據擬合可以幫助我們更好地理解數據趨勢。
Data fitting can help us better understand data trends.
例句 2：
我們使用數據擬合來改進模型的準確性。
We used data fitting to improve the model's accuracy.
例句 3：
這個軟件可以自動進行數據擬合。
This software can automatically perform data fitting.