最小二乘法和总体最小二乘法估计

资 源 简 介

用matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法估计假设仿真的观测数据 产生，其中 为0均值， 单位方差的高斯白噪声，取n=1，2，....128。试用TLS，取AR阶数为4，估计AR参数 和正弦波频率；再用SVD-TLS ，估计AR参数 和正弦波频率。(1)、在仿真中，AR阶数取为4和6。(2)、执行SVD-TCS时，AR未知。仿真运行至少二十次。

详 情 说 明

用matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法估计假设仿真的观测数据。其中，假设观测数据为0均值，单位方差的高斯白噪声，取n=1，2，....128。我们可以试用TLS，取AR阶数为4，估计AR参数和正弦波频率。接着，我们可以使用SVD-TLS，估计AR参数和正弦波频率。

为了更好地了解SVD-TLS的性能，我们可以在仿真中取AR阶数为4和6，并进行二十次以上的仿真运行，以确保得到的结果具有实用性和可靠性。

在此过程中，我们需要仔细分析每组仿真结果，以便最终得到合理的结论。通过对仿真数据的分析，我们可以更好地理解最小二乘法和总体最小二乘法估计的优缺点，从而更好地选择最适合实际情况的方法。