{a}}}の解法には以下のようないくつかの方法がある。{y}}}は一意に求まる。逆行列を明示的に求めることは通常は良い方法ではない。経ない三角行列分解が良い。用いる方法がある[6]。必要としないため数値的安定性が高い。うちノルムが最も小さいものを求めることができる。複数の媒介変数によって決まるとしても同様)であっても考察される。理論値として近似されているものと考えるのである。{(x_{i}-f(t_{i}))^{2}+(y_{i}-g(t_{i}))^{2}}}}である。拡張したものも考察することができる。回の測定における誤差があらかじめ分かっている場合を考える。異なる測定方法で測定した複数のデータ列を結合する場合などでは、測定ごとに誤差が異なることはしばしばある。n)}で、誤差の大きさを表す。定める方がより正確な近似を与える。最尤推定値であるとも解釈できる。妥当性を検定することもできる。近似値を求める必要がある。ガウス・ニュートン法やレーベンバーグ・マーカート法(英語版)が用いられる。Levenberg-Marquardt法は多くの多次元非線形関数でパラメータを発散させずに効率よく収束させる(探索する)方法として知られている。前提条件の節で述べたように、測定データを最小二乗法によって近似する場合、外れ値または異常値が含まれていると極端に近似の尤もらしさが低下することがある。様々な要因によって異常値を含む測定はしばしば得られるものである。誤差が正規分布から極端に外れた異常値を取り除くための方法として修正トンプソン-τ法が用いられる。東京大学出版会、1982年、30頁。4-13-064067-4。この前提は以下のように緩められることが多い:測定値の誤差の分散は、測定値間での相対比は既知であるが、絶対値を決める比例定数一つが未知である。測定データの数よりも小さいとする。{a}}}を計算できる。{T}}G}は正則行列と仮定。14〉、2003年6月、増訂版。4-7819-1038-6。関連項目編集ウィキブックスに最小二乗法関連の解説書・教科書があります。3.0のもとで利用可能です。プライバシーデスクトップ。