我有两组实验数据:和。理论上它们相互关联为:。通过将这些曲线拟合在一起,我可以找到的值(这是一个常数)。我可以使用残差和协方差来计算这种拟合的误差。
现在,对于我的数据集的每个点我也有和的错误。如何通过拟合过程传播此误差,因此参数的最终误差也受它们影响?
我有两组实验数据:和。理论上它们相互关联为:。通过将这些曲线拟合在一起,我可以找到的值(这是一个常数)。我可以使用残差和协方差来计算这种拟合的误差。
现在,对于我的数据集的每个点我也有和的错误。如何通过拟合过程传播此误差,因此参数的最终误差也受它们影响?
这是变量回归模型中所谓的错误的示例。不是有一个精确已知的自变量和一个用噪声测量的因变量,而是用噪声测量自变量和因变量。
在变量模型中拟合线性误差最常用的技术是全最小二乘法。例如,参见关于 TLS 的 Wikipedia 文章。