检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京石油化工学院 [2]北方工业大学理学院 [3]北京大兴区社区学院
出 处:《统计与决策》2007年第3期133-134,共2页Statistics & Decision
摘 要:一、引言 数据拟合问题在科学与工程研究中经常遇到,它是通过实验或实际统计得到一些数据,然后根据对这些数据某些规律的研究来预测其他未知的问题。在实际问题中,为了求得回归参数的大小,最常用的方法是最小二乘法。这是因为回归模型在符合Gauss—Markov假定的条件下,采用最小二乘法估计其回归参数具有良好的统计性质,如无偏性、一致性、最小方差性等。然而实际的测试数据千差万别,而且对测试数据进行数据拟合的目的也不同,从而使得采用最小二乘法进行数据拟合的结果往往达不到预期的要求。
关 键 词:曲线拟合 极大熵 最小二乘法 应用 数据拟合 回归模型 统计性质 测试数据
分 类 号:O221.2[理学—运筹学与控制论]
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