广义最小二乘平差

经典最小二乘平差：https://blog.csdn.net/Gou_Hailong/article/details/122188144

一、平差原理

二、算例

1、广义最小二乘

2、极大验后估计
由此算例可知，在观测值和参数都服从正态分布时，广义最小二乘和极大验后估计得到的参数估值和估计误差是相同的。
三、广义测量平差
广义测量平差主要包含以下内容：
1.广义平差问题包含三类：
第一类是经典的平差问题，其特点是将未知参数都当作非随机参数；第二类是将所有的未知参数都看作是正态随机参数，我们将这类问题的平差方法称为“滤波”；第三类是一、二类问题的综合，即包含有随机参数，又包含有非随机参数，通常将这类问题的平差方法称为“配置”，或者叫做"拟合推估”。
2.作为广义平差的理论基础的估计方法可分为两类，
一类是对非随机参数进行估计的最小二乘估计和极大似然估计(或者说不考虑

广义最小二乘平差最先出现在Python成神之路。