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高斯误差条件下广义最小二乘估计理论与方法:针对非线性观测模型 本书是十三五国家重点图书规划大数据科学丛书著作。 全书系统阐述针对非线性观测模型的小二乘估计理论与方法,侧重理论的系统性和论证的严谨性,同时也强调应用性和可读性。主要内容包括:非线性小二乘估计理论与方法的基础观测模型与方法,含有第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类等式约束非线性小二乘估计理论与方法,误差协方差矩阵秩亏损的非线性小二乘估计理论与方法,第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类伪线性观测模型的伪线性小二乘估计理论与方法,第Ⅰ、Ⅱ类参数解耦合观测模型的参数解耦合小二乘估计理论与方法,以及多类型参数交替迭代、蒙特卡罗重要性采样非线性小二乘估计理论与方法。针对每一类小二乘估计方法,从参数估计的角度进行描述,给出观测模型、参数估计优化模型及其数值求解方法,并且推导理论估计性能。书中含有大量实例和数值实验结果,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、产业界人士了解国内外大数据研究和应用的前沿进展,也可作教学之用。
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