【摘 要】
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当系数矩阵和观测向量都包含误差时,基于总体最小二乘法的平差模型要优于普通最小二乘法。奇异值分解法和Euler-Lagrange逼近算法是总体最小二乘法普遍采用的两种回归参数估
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当系数矩阵和观测向量都包含误差时,基于总体最小二乘法的平差模型要优于普通最小二乘法。奇异值分解法和Euler-Lagrange逼近算法是总体最小二乘法普遍采用的两种回归参数估计方法。但其推导过程要涉及Eckart-Young-Mirsky矩阵逼近理论等,复杂难懂,令许多学习者难以接受,也使其应用受到了限制。引入回归参数估计的一种新迭代算法,其理论依据严谨充分,推导过程清晰易懂,具体计算也容易编程实现。通过实际算例来验证该方法的可行性与有效性,测试结果表明该算法得出的线性回归模型具有良好的拟合效果。
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