非线性最小二乘法 非线性回归的Stata命令及实例 门限回归 面板数据的门限回归

§1 插值方法 §2 曲线拟合的线性最小二乘法 §3 最小二乘优化 §4 曲线拟合与函数逼近 §5 黄河小浪底调水调沙问题

2.1 为什么要进行数据处理 2.2 有效数字及运算规则 2.3 不确定度的评定 2.4 作图 2.5 最小二乘法 2.6 用origin和excel作线性拟合

1. 确定近似函数的类型 （1）根据数据点的分布规律 （2）根据问题的实际背景 2. 确定近似函数的标准，实验数据有误差, 不能要求

一. 向量到子空间的距离 二. 最小二乘法

在解析几何中,两个点a和B间的距离等于向量a-B的长度 定义13长度-(称为向量a和B的距离,记为d(a,B) 不难证明距离的三条性质

要点：掌握一元线性回归模型中的基本概念、方法。区分 总体回归函数和样本回归函数。掌握普通最小二乘法的思 想和计算方法

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

1．了解光电效应的规律，加深对光的量子性的理解； 2．利用光电效应测量普朗克常数 h； 3．学会用最小二乘法处理数据

第一节 误差与方程求根 第二节 拉格朗日插值公式 第三节 曲线拟和的最小二乘法 第四节 数值积分 第五节 常微分方程的数值解法