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使用加权全最小二乘算法解决了将直线拟合到两个坐标均具有不确定性的数据的问题。 参数从通常的斜率/y 轴相交对转换为斜率角度和到原点的距离。 这样做的优点是 a) 确保全局收敛 b) 即使对于垂直线也能找到解决方案。 确定完整的不确定性矩阵（即拟合参数的方差和协方差）。 对于非垂直直线，还给出了通常的参数（斜率/y 轴相交）及其不确定性矩阵。 该算法对于精确测量特别有用，在这种测量中必须了解完整的不确定度矩阵。 该算法由德国 Physikalisch-Technische Bundesanstalt Braunschweig 的 M.Krystek 和 M.Anton 在 Measurement Science and Technology 18 (2007) pp3438-3442 中发表。 名为 pearson_york_tetdata.m 的附加脚本包含该问题的标准统计测试数据集（参见

适合直接制作U盘启动盘，如需制作虚拟机启动，请使用starwindconverter自行转换。 CPU要求与建议： Intel 4代或以上版本（AMD参考同时代产品）必需64位CPU AHCI要求：必需支持AHCI 不支持UEFI启动，必需开启VT VD功能否则虚拟机无法使用，Intel 9代以后部分主板可能不支持核显使用传统引导启动，会无法正常使用