1．一组成对数据(x1(x_{1}(x1，y1)y_{1})y1)，(x2(x_{2}(x2，y2)y_{2})y2)，(x3(x_{3}(x3，y3)y_{3})y3)，⋯\dotsb⋯，(xn(x_{n}(xn，yn)y_{n})yn)样本中心点为(x‾,y‾)(x‾=1n∑i=1nxi,y‾=1n∑i=1nyi)(\overline{x},\overline{y})(\overline{x}=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}{{x}_{i}},\overline{y}=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}{{y}_{i}})(x,y)(x=n1i=1∑nxi,y=n1i=1∑nyi)，由这组数据拟合的线性回归方程为y^=a+bx\hat{y}=a+bxy^=a+bx，用最小二乘法求回归方程是为了使((( )))最小．