은 알려진 미지수에서 계산하여 편향되지 않은 추정치를 얻을 수 있다. 그러나 최소 제곱 법은 분산이 작기 때문에 최적의 선형 편향 추정치를 얻을 수 있다. 그래서이 방법은 가장 안정적이고 일반적인 방법입니다.
베타1이 하나만 있는 경우, 즉 Y 와 x 1 만 있는 경우 이중 샘플 T 테스트는 회귀 분석과 동일한 방식으로 사용됩니다. 이중 샘플 T 테스트는 베타의 신뢰 구간을 계산할 수 있기 때문에 이 회귀 방정식에도 있을 수 있다.
매개 변수를 추정하는 또 다른 방법은 매개 변수 값을 추정하는 최대 우도 함수이지만 y 가 연속 값인 경우에만 적용됩니다.
단순 선형 회귀 모형의 매개변수 추정은 최소 제곱으로 추정할 수 있습니다. 대신 매개변수가 전체 실제 매개변수에 얼마나 근접해 있는지 추정합니다. 공학 물리학, 화학공학, 생물의학, 통계학, 경제학, 신호 처리, 자동화, 측량 등 분야에서 많은 문제가 행렬 방정식 AX = B 로 귀결될 수 있다.
컴퓨터 시뮬레이션은 모델의 모든 변수에 무시할 수 없는 오류가 있을 때 전체 최소 제곱으로 얻은 매개변수 추정치가 더 가깝다는 것을 보여 줍니다. 선형 평균 제곱 추정치를 제외하고 최소 평방 추정은 선험적 지식이 필요하지 않은 또 다른 매개변수 추정 방법입니다. 최소 평방 추정은 선험적 통계 특성이 필요하지 않으며 적용 범위가 더 넓습니다.