回归分析法是一种用来建立变量之间函数关系的方法，其中多元线性回归分析是其中比较常用的一种。多元线性回归模型中包括多个自变量和一个因变量，通过对已知数据进行拟合，来预测未知数据。在多元线性回归分析中，参数估计是非常重要的步骤，其中比较常用的方法是最小二乘法。
最小二乘法是一种通过最小化误差的平方和来估计模型参数值的方法，求出回归系数以及截距项的值，进而建立多元线性回归模型。如果数据符合多元线性回归模型的假设，最小二乘法可以得到无偏估计的参数值和最小方差的估计方法。
回归分析法：多元线性回归模型的参数估计方法
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