1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
一、课题研究背景及研究意义最小二乘的概念可以追溯到高斯和勒让德在19世纪早期的工作，其使用广泛渗透在现代统计和数据建模领域中，回归和参数估计的关键技术成为科学和工程计算中的基本工具。
马尔科夫在高斯研究成果的基础上对最小二乘原理进行了更为系统的阐述，得到了著名的高斯-马尔科夫（Gauss-Markov）模型。
根据高斯-马尔科夫模型是一种线性观测模型（或经过线性化得到的线性模型），并且仅考虑观测向量L的随机误差，认为系数矩阵A是不含有误差的已知量。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
三、研究计划1、研究目标从EIV和Partial EIV模型入手，研究基于EIV和Partial EIV模型的加权整体最小二乘（WTLS）解法，并完成基于Partial EIV模型的WTLS和RWTLS算法程序设计。
2、研究内容（1）描述EIV和Partial EIV模型的基本形式；（2）提出基于EIV和Partial EIV模型的加权整体最小二乘（WTLS）解法；（3）完成基于Partial EIV模型的WTLS和RWTLS算法程序设计；（4）验证该程序的有效性和可行性。
3、研究难点（1）基于整体最小二乘的相关理论和算法剖析；（2）基于Partial EIV模型的WTLS和RWTLS算法程序设计。
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