请问线性回归当中一般为什么不最小化chi2？ - Statistics版

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Statistics版 - 请问线性回归当中一般为什么不最小化chi2？

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p******e
发帖数: 528

我看一些线性回归的书中都是最小化
sum (y－yi)^2
这里y是model给出的值，yi是实测到的值。但是一般讲实验数据拟合的书都会去最小化
chi2。
这里 sum (y－yi)^2/sigma^2. 我猜一般线性规划的书里不讲最小化chi2可能有这样几
个原因。
1. 不用假设原始数据在同一个X点上是高斯分布的。当然如果原始数据确实是高斯分布
的话，
这2中方法会有同样的结果。
2. 有可能在某一个X的点上只有一个yi的值，所以也没法算sigma。
请问除此以外还有什么其他的原因吗？谢谢！

g******2
发帖数: 234

there's a thing called weighted least square.

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