二、寻求估计量的方法 1.矩估计法 2.极大似然法 3.最小二乘法 4.贝叶斯方法

一、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、模型的检验

一、联立方程模型随机误差项方差—协方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介

掌握最小二乘法、初步掌握平方逼近及直交多项式、平方度量意义下函数的逼近问题

在建立数学模型时常常需要确定一些参数,选什么量为参数 ,怎样选取参数,其中也有一些技巧,参数选得不好,会使 问题变得复杂难解,给自己增添许多不必要的麻烦。确定参 数以后,一般需要利用数据来获得这些参数的具体取值,例 如在使用经验方法建模时,假如你准备用线性函数ax+b来 表达变量间的关系,你还要用最小二乘法去求出参数a、b 的值,这一过程被称为“参数识别

第十八章极值与条件极值 一、极值与最小二乘法 1.下列函数的极大值点和极小值点

二乘法 一般的最小二乘逼近(曲线拟合 的最小二乘法)的一般提法是:对 给定的一组数据(x2y)(=0, 要求在函数类0={…,n中找 一个函数y=S(x),使误差平方和 6l2=∑62=∑S(x)-yF=min∑[S(x)-y

§6.1 概述 §6.2 测量误差的种类 §6.3 偶然误差的特性及其概率密度函数 §6.4 衡量观测值精度的指标 §6.5 误差传播定律 §6.6 同精度直接观测平差 §6.7 不同精度直接观测平差 §6.8 最小二乘法原理及其应用

一、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、模型的检验

一、联立方程模型随机误差项方差—协方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介