●前言
第1章測量與誤差1
1.1數據工程1
1.2數據獲取3
1.2.1測量的定義3
1.2.2測量的分類4
1.3測量誤差8
1.3.1誤差及來源8
1.3.2誤差的分類11
1.4誤差傳遞14
1.4.1誤差度量14
1.4.2線性誤差傳遞17
1.4.3非線性誤差傳遞21
第2章數據的視圖23
2.1分析視圖23
2.1.1微分信息23
2.1.2采樣信息27
2.1.3積分信息35
2.1.4數值積分39
2.2表格視圖41
2.2.1奇異值分解41
2.2.2梯度和黑塞矩陣43
2.2.3矩陣微分45
2.3決策視圖47
2.3.1累積分布函數47
2.3.2多維正態的衍生分布49
2.4可視化視圖51
2.4.1相關性熱力圖51
2.4.2特征選擇和特征提取53
2.4.3基於距離的分類器55
第3章靜態數據分析57
3.1參數估計57
3.1.1基本定理57
3.1.2邏輯推理法59
3.1.3極大似然估計59
3.1.4Bessel校正和Peter估計60
3.2精度分析64
3.2.1精度管道和管道半徑64
3.2.2精度分析的應用65
3.3野點剔除69
3.3.1基本準則70
3.3.2第一次改進74
3.3.3第二次改進76
第4章線性數據分析84
4.1參數估計85
4.1.1線性問題85
4.1.2參數估計方法86
4.1.3方差的估計93
4.1.4典型應用95
4.2精度分析97
4.2.1參數管道98
4.2.2測量管道99
4.2.3典型應用100
4.3遞歸最小二乘估計104
4.3.1參數及方差的增量公式104
4.3.2參數及方差的減量公式108
4.3.3投影的遞歸公式110
4.3.4殘差平方和的遞歸公式111
4.4野點剔除112
4.4.1基本準則112
4.4.2第三次改進115
4.5模型的選擇119
4.5.1問題提出119
4.5.2t檢驗法120
4.5.3F檢驗法121
4.6QR分解算法127
4.6.1條件數和絕對條件數127
4.6.2施密特正交化和QR分解127
4.6.3基於QR分解的最小二乘算法130
第5章非線性數據分析135
5.1非線性問題136
5.1.1坐標變換136
5.1.2測距定位136
5.1.3試劑定標137
5.2參數初始化137
5.2.1近似模型137
5.2.2解析法138
5.2.3單調性140
5.3參數迭代估計141
5.3.1雅可比矩陣141
5.3.2最速下降法143
5.3.3高斯-牛頓法144
5.3.4牛頓法145
5.3.5萊文貝格-馬誇特阻尼法148
5.4非線性精度分析150
第6章典型應用152
6.1坐標轉換152
6.1.1近似大地緯度153
6.1.2近似地心緯度155
6.1.3近似扁率法156
6.1.4二分法157
6.1.5壓縮映射法160
6.1.6牛頓迭代法163
6.2定位導航165
6.2.1定位線性公式165
6.2.2定速線性公式166
6.2.3三球交彙初始化167
6.2.4多R非線性導航171
6.3試劑定標179
6.3.1迭代初值179
6.3.2雅可比矩陣180
6.4自回歸模型180
6.4.1自回歸模型的定義180
6.4.2自回歸方程組181
6.4.3尤爾-沃克方程組183
6.5滑動平均模型186
6.5.1滑動平均的定義186
6.5.2輪次迭代法187
6.5.3高斯-牛頓法188
6.6自回歸-滑動平均模型189
6.6.1自回歸-滑動平均的定義189
6.6.2自相關函數191
6.6.3偏相關函數191
第7章有偏估計方法196
7.1原模型和潛模型196
7.1.1參數估計的性能196
7.1.2參數估計擾動分析199
7.1.3有偏估計的性能指標201
7.2經典有偏估計方法203
7.2估計203
7.2.2估計205
7.2.3嶺估計206
7.2.4廣義嶺估計207
7.3推廣型有偏估計方法208
7.3.1第I型——權向量208
7.3.2第II型——權矩陣209
7.3.3第III型——很優權212
7.3.4仿真說明214
參考文獻220
索引221

本書以數據分析教學、生產數據處理實踐、靶場試驗數據處理任務為背景，以繫統科學理論、繫統建模與參數估計技術為指導，討論和研究了數據分析中常用的數據視圖、靜態數據分析、線性數據分析和非線性數據分析等知識。“直覺驅動，源於生活；扎根試驗,服務生產；逐章深入，即學即用；案例豐富,代碼呼應”是本書的特點。本書可作為高等學校數據分析、繫統建模與辨識、應用數學、繫統科學等相關專業的高年級本科生和碩士研究生的教學參考書，同時對從事數據處理相關工作的科技人員也具有一定的參考價值.