最小二乘方？毕竟是怎样盘算出来的？

最小二乘法是实行数据处理的一种基本办法。

它给出了数据处理的一条准则在最小二乘意义下取得的最佳后果（或最可信任值）应使残差平方和最小。基于这一准则所创建的一整套的实际和办法，为随机数据的处理提供了行之好效的伎俩，成为实行数据处理中使用十分厂泛的基本内容之一。

在三坐标丈量CAD体系中，对多量的几多元素举行了拟合，此中使用的基本原理就是最小乘法，底下给出最小二乘法原理的寻常表述。

在等精度丈量的情况下，丈量后果的最可信任值应在残差平方和为最小的条件下求出，也就是使∑=v2+2+…最小，这就是等精度丈量情况下的最小二乘法。

按最小二乘条件则可将残差方程转化为有确定解的代数方程组，从而可求解出这些未知参数。这个有确定解的代数方程组称为最小二乘法的正轨方程（或称为法方程）。

依据外表对最小二乘原理的先容，可看出其在坐标丈量步骤中间是最基本、最紧张的算法，依据这个原理，推导出丈量体系所常用的基本几多量。包含直线、平面、圆、椭圆、球、圆柱等。