参数估计有最小二乘法和极大似然法两种方法。
最小二乘法:为了选出使得模型输出与系统输出尽可能接近的参数估计值,可用模型与系统输出的误差的平方和来度量接近程度。使误差平方和最小的参数值即为所求的估计值。
极大似然法:选择参数,使已知数据在某种意义下最可能出现。某种意义是指似然函数最大,这里似然函数是数据Y的概率分布函数。与最小二乘法不同的是,极大似然法需要已知这个概率分布函数。
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参数估计有最小二乘法和极大似然法两种方法。
最小二乘法:为了选出使得模型输出与系统输出尽可能接近的参数估计值,可用模型与系统输出的误差的平方和来度量接近程度。使误差平方和最小的参数值即为所求的估计值。
极大似然法:选择参数,使已知数据在某种意义下最可能出现。某种意义是指似然函数最大,这里似然函数是数据Y的概率分布函数。与最小二乘法不同的是,极大似然法需要已知这个概率分布函数。
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