1、最小二乘辨识的基本概念 2、一般最小二乘辨识方法 3、加权最小二乘辨识方法 4、递推最小二乘参数辨识方法 5、处理有色噪声的最小二乘法 6、多变量最小二乘辨识方法

§1 最小二乘原理和多项式拟合 §2 一般最小二乘拟合 §3 正交多项式曲线拟合 §4 最佳平方逼近

第一章 绪论 第二章 精度指标与误差传播 第三章 平差最小二乘模型与最小二乘原理 第四章 条件平差 第五章 间接平差 第六章 附有参数的条件平差 第七章 附有限制条件的间接平差 第八章 概括平差函数模型 第九章 误差椭圆

第一章绪论不 第二章精度指标与误差传播 第三章平差最小二乘模型与最刴测乘原理 四章条件平差 第五章间接平差 第六章附有参数的条件平差 第七章附有限制条件的间接平差 第八章概括平差函数模型 第九章误差椭圆

目录 绪论 试验设计与数据处理的概念和意义 试验设计与数据处理的发展和应用 试验设计与数据处理的基本概念 样本及其分布 总体与样本 石 样本分布函数与统计量 直方图和秩 抽样分布 参数估计与假设检验 概述 参数估计 参数的假设检验 正交试验设计的基本思想与正交表s 正交试验设计的基本思想 正交表的概念与类型 正交表的构造 正交试验设计的直观分析 单指标正交试验设计 多指标正交试验设计 混合型正交试验设计心 考虑交互作用的正交试验设计 试验设计的方差分析 概述 单因素试验的方差分析 正交试验设计方差分析的基本原理 相同水平正交试验设计的方差分析91 不同水平正交试验设计的方差分析 重复试验和重复取样的方差分析 正交试验设计的效应估计 正交试验设计中正交表的灵活运用 并列法 拟水平法 拟因素法 其它方法 SN比试验设计与产品三次设计简介 SN比及其应用 产品三次设计 一元线性回归分析 回归分析的基本概念 一元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 相关系数及其显著性检验 一元线性回归的方差分析 重复试验的方差分析 利用回归方程进行预报和控制 化非线性为线性回归 回归直线的简便求法 多元线性回归分析 多元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 多元线性回归的方差分析 逐步回归方法 回归正交设计 多项式回归与正交多项式

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

 § 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

一.影像相关原理与谱分析 二.数字影像匹配基本算法(※※) 三.最小二乘影像匹配(※) 四.特征匹配 五.密集匹配

第一节 多因素定价模型(MPM)与套利定价理论(APT) 第二节 多元线性回归的基本原理 第三節 引數選擇與逐步回歸 第四節 多元資料變換與多項式回歸 第五节 设计矩阵列共线与最小二乘通解

◼ 1. 相关关系的分析方法 ◼ 2. 一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计 ◼ 3. 回归直线的拟合优度 ◼ 4. 回归方程的显著性检验 ◼ 5. 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.1 变量间关系的度量 ◼ 11.2 一元线性回归 ◼ 11.3 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.4 残差分析