最小二乘参数估计值
最小二乘参数估计值是一种参数估计方法，由高斯在1975年提出。其基本原理是通过使因变量的观测值与估计值之间的离差平方和达到最小来估计参数。
最小二乘法可用于曲线拟合，其中，残差（残差为：观测值与模型提供的拟合值之间的差距）平方总和的最小化即为最佳拟合。
此外，最小二乘法还可以用于求解过度确定系统，即其中存在比未知数更多的方程组，以回归分析求得近似解的标准方法。最小二乘估计的性质是，若量测噪声V是均值为零，方差为R的随机向量，则最小二乘估计是无偏估计，即其均方误差阵为。
最小二乘参数估计值
最小二乘参数估计值是一种参数估计方法，由高斯在1975年提出。其基本原理是通过使因变量的观测值与估计值之间的离差平方和达到最小来估计参数。
最小二乘法可用于曲线拟合，其中，残差（残差为：观测值与模型提供的拟合值之间的差距）平方总和的最小化即为最佳拟合。
此外，最小二乘法还可以用于求解过度确定系统，即其中存在比未知数更多的方程组，以回归分析求得近似解的标准方法。最小二乘估计的性质是，若量测噪声V是均值为零，方差为R的随机向量，则最小二乘估计是无偏估计，即其均方误差阵为。
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