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在数据处理和参数估计中，线性最小二乘法是一种常用的方法。当我们使用线性最小二乘法估计参数矩阵时，了解估计结果的不确定度对于评估模型的可靠性和精度非常重要。本技术文档将详细介绍如何在 MATLAB 中计算参数矩阵的估计值及其不确定度，包括相关的理论推导和代码示例。

多个向量相似程度判别

python与matlab svd分解差异及举例

ABB机器人四元数、欧拉角、旋转矩阵计算方法和代码。

有权二部图匹配python轮子。

1.矩阵中最小二乘法此处主要从线性回归谈起。例：求方程γ=β0+β1x\gamma=\beta_0+\beta_1xγ=β0​+β1​x的最小二乘直线，最初拟合数据点为：(2,1),(5, 2),(7, 3),(8, 3)。解：可构造向量：X\mathit{X}X=[12151718]\begin{bmatrix}1&2\\1&5\\1&7\\1&8\\\end{bmatrix}⎣⎢⎢⎡​1111​2578​⎦⎥⎥⎤​ ,y\mathit{y}y=[1233