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最小二乘与平差原理
2.1 最小二乘法的发展
重复测取算术平均值法是一个早已存在且非常有效地减少误差的测量方法，而最小二乘法的发现与发展正是与算术平均值有关。
在18世纪，天文学与测地学杰出的学者对的解算作了探讨，但并没有形成理论。
1805年，法国勒让德在其《计算彗星轨道的新方法中第一次公开发表了最小二乘法理论。它是基于这样一种思想:如果能够让误差的平方和变得最小，那么就均衡了各个观测方程的误差，从而避免了一些个别的恶性值产生过大的影响，从而使得系统最真实的情形显现出来。而我们所熟知的算术平均值。
勒让德的最小二乘理论是基于误差在整体上的均衡性，高斯的最小二乘理论是从正态分布导出的。
1809年高斯在其著作《绕日天体运动的理论》中有关“数据结合”的章节导出了误差分布的形式即为正态分布，又以此验证了最小二乘法理论。高斯是直接把算术平均值，，，，作为极大似然估计值以此求得误差分布的密度函数，又以密度函数验证了最小二乘理论和使用算术平均值作为估值的正确性。数学家拉普拉斯所做的工作指出了误差分布基于高斯正态分布的合理性，使得高斯的误差分布正态理论更加严密。2.2最小二乘法的基本原理
（
2.3 平差的发展与原理
第二章 GPS高程拟合的基本原理
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