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基于极大熵法的曲线拟合及其应用 总被引：1，自引：0，他引：1
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。例如,由于偶尔存在的粗大误差而出现了反常数据,或数据的概率分 相似文献
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