top of page
![](https://static.wixstatic.com/media/659d51_57d1b7d894a7489cbc61669e97ff2a52~mv2.jpg/v1/fill/w_1160,h_144,al_c,q_80,usm_0.66_1.00_0.01,enc_auto/659d51_57d1b7d894a7489cbc61669e97ff2a52~mv2.jpg)
![English](https://static.wixstatic.com/media/659d51_b0f773fd4abc4fd393092a52df808736~mv2.gif)
447
![polski](https://static.wixstatic.com/media/659d51_1f1598ba66634959a493c311c1c62d0f~mv2.gif)
![English](https://static.wixstatic.com/media/659d51_b0f773fd4abc4fd393092a52df808736~mv2.gif)
![polski](https://static.wixstatic.com/media/659d51_1f1598ba66634959a493c311c1c62d0f~mv2.gif)
metoda estymacji (patrz: estymacja), rozwinięta i szeroko stosowana jako metoda:
a) wyrównania obserwacji (patrz: wyrównanie obserwacji) tworzących układ, w którym liczba obserwacji jest większa od liczby wyznaczanych parametrów oraz
b) analizowania przewidywanych dokładności w tego rodzaju układzie przed wykonaniem pomiarów, tj. a priori.
Nazwa metody wynika z jej podstawowej zasady, która dla obserwacji niezależnych w sensie statystycznym i jednakowo dokładnych sprowadza się do minimalizacji sumy kwadratów poprawek przyporządkowanych obserwacjom.
Uogólnieniem metody najmniejszych kwadratów jest kolokacja (patrz: kolokacja).
a) wyrównania obserwacji (patrz: wyrównanie obserwacji) tworzących układ, w którym liczba obserwacji jest większa od liczby wyznaczanych parametrów oraz
b) analizowania przewidywanych dokładności w tego rodzaju układzie przed wykonaniem pomiarów, tj. a priori.
Nazwa metody wynika z jej podstawowej zasady, która dla obserwacji niezależnych w sensie statystycznym i jednakowo dokładnych sprowadza się do minimalizacji sumy kwadratów poprawek przyporządkowanych obserwacjom.
Uogólnieniem metody najmniejszych kwadratów jest kolokacja (patrz: kolokacja).
bottom of page