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 这里我们主要介绍前面两种方法

问题的提出必要性 通过协方差或相关系数证实变量之间存在关系,仅仅 只是知道变量之间线性相关的性质——正(负)相关 和相关程度的大小。 既然它们之间存在线性关系,接下来必须探求它们之 间关系的表现形式是什么?

实例一隐性连锁基因问题 实例二最小二乘法

3.1插值法 3.2插值多项式中的误差 3.3分段插值法 3.4 Newton插值 3.5 Hermite插值 3.6三次样条插值 3.7数据拟合

从上节可知,如果插值多项式的次数过高,可能产生 Runge现象,因此,在构造插值多项式时常采用分段 插值的方法

NewtonLagrange插值和插值虽然构造比较简单,但都存 在插值曲线在节点处有尖点,不光滑,插值多项式在节 点处不可导等缺点 设f(x)在节点a≤xox1,xn≤b处的函数值为yo,y1,yn 设P(x)为f(x)的在区间[a,b]上的具有一阶导数的插值函数

2.1 介绍 2.2 最小二乘法和回归模型

一.模型检验的必要性 （1）借助于数据散布图的直观形象, 选择一个函数来近似变量之间的相关关系； （2）用最小二乘法求经验模型中参数的最佳估计.问题：如何评价此建模方法？

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、理解FIR数字滤波器的结构 二、掌握FIR数字滤波器特性分析的方法 三、掌握设计FIR数字滤波器的窗函数法 四、掌握设计FIR数字滤波器的约束最小二乘法 五、掌握设计FIR数字滤波器的频率抽样法 六、了解sgolay函数设计FIR数字滤波器的方法