一、一元数据处理方法 1、插值法 2、数据拟合 2.1 线性最小二乘拟合（多项式拟合）方法 2.2 回归分析方法 二、多元数据处理方法 1、二维插值 2、多元回归分析 3、聚类分析 4、主成分分析 三、如何写好建模竞赛论文

一、普通最小二乘估计 二、最大或然估计 三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

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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

9.1 联立方程模型的概念 9.2 联立方程模型的分类（结构模型，简化型模型） 9.3 联立方程模型的识别 9.4 联立方程模型的估计方法（两段最小二乘估计的EViews操作） 9.5 案例

◆5.0 概述 ◆5.1 退化模型 ◆5.2 常见退化模型及辨识方法 ◆5.3 图像的无约束恢复 ◆5.4 图像的有约束最小二乘恢复 ◆5. 5 5. 5 几何畸变图像的恢复 ‹5.6 超分辨率图像复原

 § 5.1 测量误差概述  § 5.2 偶然误差的统计特征  § 5.3 观测值的最或然值及改正数。  § 5.4 观测值的精度评定  § 5.5 误差传播定律  § 5.6 加权平均值及其中误差  § 5.7 最小二乘原理与测量平差

7.1 概述 7.2 估计理论基础 7.3 维纳滤波估计 7.4 最小二乘估计 7.5 卡尔曼滤波估计 7.6 自校正控制

20世纪70年代至80年代初,关于非线性模型理 论与方法的研究成为一个热点。非线性模型理论与 方法已经形成了一个与线性模型相对应的体系,包 括从最小二乘原理出发的一整套方法和从最大似然 原理出发的一整套方法,也包括随机误差项违背基 本假设的非线性问题的估计方法