Аппроксимация по 2 измерениям для каждого значения аргумента

[Korvin]

Коллеги, если имеем для каждого значения x 1 измерение, и известна из некоторых соображений теоретическая функция, аппроксимация и подбор параметров делаются по МНК. А вот если произведено 2 измерения по каждому x, является ли наилучшим приближением МНК по СА каждой пары значений y (тогда теряется часть исходной информации), или тут нужно учитывать все точки и есть на то метод? Работает ли МНК если учитывать сумму квадратов всех расстояний?

[ozheredov]

Если

А) метод МНК действительно подходит и
Б) для обоих адапторов параметр теоретической зависимости один и тот же

то вы должны будете получить близкие значения этого параметра, если рассматривать каждую зависимость отдельно. Скорее всего так не будет

[ewert]

Korvin в сообщении #1288832 писал(а):

Работает ли МНК если учитывать сумму квадратов всех расстояний?

МНК безразлично, сколько измерений делается для каждой точки -- лишь бы различных точек было не меньше, чем параметров модели.