最小二乘法 - The mini wiki

LAPACK，其名为Linear Algebra PACKage的缩写，是一以Fortran程式语言写的，用于数值计算的函式集。
LAPACK提供了丰富的工具函式，可用于诸如解多元线性方程式、线性系统方程组的最小二乘法解、计算特征向量、用于计算矩阵QR分解的豪斯霍德变换、以及奇异值分解等问题。在NetLib 亦提供了API经简化的Fortran 95版本的LAPACK95。LAPACK以BSD许可证的方法释出。

阿德里安-马里·勒让德，法国数学家。他的主要贡献在统计学、数论、抽象代数与数学分析上。勒让德的主要研究领域是分析学、数论、初等几何与天体力学，取得了许多成果，导致了一系列重要理论的诞生。勒让德是椭圆积分理论奠基人之一。勒让德对数论的主要贡献是二次互反律，这是同余式论中的一条基本定理。他还是解析数论的先驱者之一，归纳出了素数分布，促使许多数学家研究这个问题。其他贡献包括：椭圆函数论、最小二乘法、测地线理论等。

高斯-马可夫定理，在统计学中陈述的是在线性回归模型中，如果线性模型满足高斯马尔可夫假定，则回归系数的最佳线性偏差点估计就是最小二乘法。

空中三角测量指在摄影测量过程中，利用航摄像片与所摄目标之间的空间几何关系，根据少量像片控制点，计算待求点的平面位置、高程和像片外方位元素的一种测量方法。分为解析法和模拟法两类，模拟空中三角测量是在模拟立体绘图仪上进行，解析空中三角测量是采用严密的数学公式，按最小二乘法原理，用计算机进行的空中三角测量，是目前主流的方法。

在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘法函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做一般线性模型。

阿德里安-马里·勒让德，法国数学家。他的主要贡献在统计学、数论、抽象代数与数学分析上。勒让德的主要研究领域是分析学、数论、初等几何与天体力学，取得了许多成果，导致了一系列重要理论的诞生。勒让德是椭圆积分理论奠基人之一。勒让德对数论的主要贡献是二次互反律，这是同余式论中的一条基本定理。他还是解析数论的先驱者之一，归纳出了素数分布，促使许多数学家研究这个问题。其他贡献包括：椭圆函数论、最小二乘法、测地线理论等。

高斯-马可夫定理，在统计学中陈述的是在线性回归模型中，如果线性模型满足高斯马尔可夫假定，则回归系数的最佳线性偏差点估计就是最小二乘法。

阿德里安-马里·勒让德，法国数学家。他的主要贡献在统计学、数论、抽象代数与数学分析上。勒让德的主要研究领域是分析学、数论、初等几何与天体力学，取得了许多成果，导致了一系列重要理论的诞生。勒让德是椭圆积分理论奠基人之一。勒让德对数论的主要贡献是二次互反律，这是同余式论中的一条基本定理。他还是解析数论的先驱者之一，归纳出了素数分布，促使许多数学家研究这个问题。其他贡献包括：椭圆函数论、最小二乘法、测地线理论等。

在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘法函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做一般线性模型。