LTS：最小二乘法

最小二乘法（Least Trimmed Squares，简称LTS）是一种广泛应用于数学、统计学和工程学领域的稳健回归方法。其核心思想是通过剔除一部分异常观测值，对剩余数据进行最小二乘拟合，从而有效降低异常点对模型的影响。该方法在数据存在离群值或噪声干扰时表现尤为出色，因此在金融分析、信号处理及科学研究中具有重要价值。LTS不仅计算效率较高，还能提供更可靠的参数估计结果，是传统最小二乘法的有力补充。

Least Trimmed Squares具体释义

  • 英文缩写：LTS
  • 英语全称：Least Trimmed Squares
  • 中文意思：最小二乘法
  • 中文拼音：zuì xiǎo èr chéng fǎ
  • 相关领域： lts 数学

Least Trimmed Squares的英文发音

例句

  1. Technique of least trimmed squares ( LTS ) estimation and its application
  2. 最小截平方和（LTS）估计技术及应用
  3. DEM Matching Algorithm Using Least Trimmed Squares(LTS) Estimator
  4. 采用截尾最小二乘估计的DEM匹配方法

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