最小二乘法最小二乘法（即最小平方和）是一种数学优化技术。可以通过它计算最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。通常一元线性回归和多元线性回归都用最小二乘法求得未

在实际工作中，我们都喜欢看到汇总好的数据，直观的数据，而不是未统计好的一堆数据，呈现数据方式有多种，最基础的就是数据的简单描述，也称之为描述性统计。任何事物都有两面性，就像我们评价一个人、一个公司一样，从正反两个方面进行评价，数据的描述也是一样，有“集中”

离散偏差离散偏差反应了一组给定数据样本的分散程度。在金融学领域中极为重要。举例来说，如果你要评估一个投资组合的收益风险，比较好的办法是：观察这个投资组合的历史收益率。如果收益率始终围绕在一个恒定值，假设7%，那么我们会对未来的期望收益率抱有足够的信心，认为该