【摘 要】
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<正> 在回归分析、曲线拟合、系统辨识和时间序列建模等数据处理中经常采用最小二乘法。这一方法在理论上较为严谨、数学上易于处理,实际应用中在一般情况下可得到令人满意的
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<正> 在回归分析、曲线拟合、系统辨识和时间序列建模等数据处理中经常采用最小二乘法。这一方法在理论上较为严谨、数学上易于处理,实际应用中在一般情况下可得到令人满意的结果。但当收集的数据较少,并且有异常数据存在时,用最小二乘法所得到的结果就难以令人信服,在此情况下应用所得到的回归方程或模型等进行预测,则预测精度是很低的,甚至根本不能使用。尽管人们推荐了多种剔除异常数据的建议和方法,以期望得到较为理想的结
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