什麽是间接最小二乘法??

楼主问的是间接最小二乘法吧？1楼回答的是最小二乘法，最小二乘法（OLS），间接最小二乘法（ILS）
在联立方程模型中，如果模型是恰好可识别的，我们无法通过最小二乘法（OLS）直接求得估计参数。要先求出联立方程模型的诱导型方程，一旦写出诱导方程，楼主如果会最小二乘法（OLS），那么你一眼就知道怎么用最小二乘法（OLS）做了，因为中间有一个诱导方程做引子，我们求出的不是直接需要的估计参数，而需要通诱导方程的参数求出原联立模型的参数，所以取名为间接最小二乘法（ILS）楼主如果还不明白你找本书看看好了，让我写公式给你看我会，光用文字叙述我还真说不明白

最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。
最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。
最小二乘法通常用于曲线拟合。很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。

比如从最简单的一次函数y=kx+b讲起
已知坐标轴上有些点(1.1,2.0),(2.1,3.2),(3,4.0),(4,6),(5.1,6.0),求经过这些点的图象的一次函数关系式.
当然这条直线不可能经过每一个点,我们只要做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可,这这就需要用到最小二乘法的思想.然后就用线性拟合来求.讲起来一大堆,既然你只问最小二乘法,我就讲这么多.

这是大学里才学的内容,一般用于建模.