人類為了認識自然并遵循其發(fā)展規(guī)律運用于自然,需要不斷地對自然界的各種現(xiàn)象進行測量和研究。由于實驗方法和實驗設(shè)備的不完善,以及受到人們認識能力所限和周維環(huán)境等因素的影響,測量和實驗所得數(shù)據(jù)和被測量的真值之間,不可避免地存在著差異,這在數(shù)值上即表現(xiàn)為誤差。自高斯（Carl Friedrich Gauss）發(fā)現(xiàn)觀測誤差服從正態(tài)分布,推動了最小二乘法的產(chǎn)生;高爾頓（Francis Galton）發(fā)現(xiàn)了親、子兩代身高的聯(lián)合分布服從二元正態(tài)分布,促成埃奇沃思（Francis Ysidro Edgeworth）、皮爾遜（Karl Pearson）、尤爾（George Udny Yule）對相關(guān)回歸與最小二乘法的統(tǒng)一;戈塞特（William Sealy Gosset）發(fā)現(xiàn)t分布,開啟了現(xiàn)代統(tǒng)計的小樣本時代;F分布的發(fā)現(xiàn),啟發(fā)了費希爾（RonaldAylmerFisher）的方差分析法,進而得到統(tǒng)一的線性模型理論。誤差存在的必然性和普遍性,已被大量實踐所證明,隨著人們對誤差問題的研究,誤差理論水平的不斷提高,人們將誤差控制得越來越小,但終究不能完全消除它。為了充分認識誤差問題,本文對歷史上的若干誤差問題... 

【文章來源】：揚州大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：40 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

1離散型誤差分布

，？？？，，〇，｛ｅ］?＝?／｝＝——（６—｜?／１），／＝?０，土?１，？？？，士５３６??＊軍??＿Ｉ?１?１?ＩＩ?１１１?１?１?１?一??－６?－５?－４?－Ｊ?－２?－１?０?１?２?３?４?Ｓ?６??圖２．１．１離散型誤差分布??Ｐ｛＼ｅ＼＜?１｝?＝?０．７２５，?Ｐ｛｜?ｅ，?｜＜?１｝?＝?０．４４４，Ｐ｛＼ｅ＼＜２｝?＝?０．９６７，?／？｛｜?ｅ，?｜＜?２｝?＝?０．６６７．式，他可看成首次從概率的角度嚴格地證明進一步推廣：將圖２．１．１中橫軸上的分點無限三角形分布，也稱辛普森分布，如下圖：??

Ｕ（－ａ／２，ａ／２）的疊加。因此，《個帶這種分布的獨勻分布Ｕ（－ａ／２，ａ／２）的疊加。辛普森導出如今熟也許我們要問：辛普森為什么會選擇這個當時通過研宄這個特例時，證明了２．１．１式，同不是只要是符合這樣性質(zhì)的誤差分布，這個式一些常見的分布都能證明。是否都如此？柯西布一致，則上述式子２．１．１成立等號。拉格朗日年發(fā)表的文章《關(guān)于取平均方法的有用性》，連續(xù)情況。如密度函數(shù)為／⑴＝ＣＶ２?－；ｃ２）／（｜?；ｃ｜從歷史上看，拉普拉斯是對這一問題上最執(zhí)著２．２?Ｌａｐ丨ａｃｅ的討論??－？

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3144234