Глава 1 Параметрические регрессионные модели

Глава посвящена параметрическим регрессионным моделям. Дается представление о линейной парной и множественной регрессии, приводятся сведения о методе наименьших квадратов (МНК) и вывод критерия наименьших квадратов. Рассматривается линейный метод наименьших квадратов в матричной форме, предлагается вариант МНК с использованием ортогональных полиномов, выводится рекуррентная форма линейного МНК. Далее метод МНК распространяется на нелинейный случай с применением метода линеаризации. Кратко описываются другие методы построения статических моделей – методы максимального правдоподобия и максимума апостериорной вероятности. В заключение представлен адаптивный подход к идентификации, реализованный с использованием метода стохастической аппроксимации.