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高斯誤差條件下廣義最小二乘估計理論與方法:針對線性觀測模型(簡體書)
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高斯誤差條件下廣義最小二乘估計理論與方法:針對線性觀測模型(簡體書)

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本書系統闡述了最小二乘估計理論與方法,從參數估計的角度來描述最小二乘估計問題,側重理論的系統性和論證的嚴謹性,同時也強調其應用性和可讀性。本書涵蓋現有各種類型的最小二乘估計方法,主要包括線性最小二乘估計、總體最小二乘估計、約束總體最小二乘估計、結構總體最小二乘估計、非線性最小二乘估計、偽線性最小二乘估計、參數可分離最小二乘估計、含等式約束的最小二乘估計等。針對每一類最小二乘估計方法,本書給出了其觀測模型、參數估計優化模型及其數值求解方法,並且推導了其理論估計性能。書中含有大量實例和數值實驗結果,以便於讀者理解和掌握。
“大數據科學”叢書涉及大數據理論、技術、產業和管理的方方面面,旨在幫助國內相關領域的學者、產業界人士瞭解世界大數據研究和應用的前沿進展,也可以作為教學之用。

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