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高斯误差条件下广义最小二乘估计理论与方法:针对线性观测模型
本书系统阐述了*小二乘估计理论与方法,从参数估计的角度来描述*小二乘估计问题,侧重理论的系统性和论证的严谨性,同时也强调其应用性和可读性。本书涵盖现有各种类型的*小二乘估计方法,主要包括线性*小二乘估计、总体*小二乘估计、约束总体*小二乘估计、结构总体*小二乘估计、非线性*小二乘估计、伪线性*小二乘估计、参数可分离*小二乘估计、含等式约束的*小二乘估计等。针对每一类*小二乘估计方法,本书给出了其观测模型、参数估计优化模型及其数值求解方法,并且推导了其理论估计性能。书中含有大量实例和数值实验结果,以便于读者理解和掌握。 “大数据科学”丛书涉及大数据理论、技术、产业和管理的方方面面,旨在帮助国内相关领域的学者、产业界人士了解世界大数据研究和应用的前沿进展,也可以作为教学之用。
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