Stima di modelli parametrici

sono due differenti parametrizzazioni: i parametri sono {a, b, c} nel primo caso; {θ, γ} nel secondo. La stima dei parametri del modello è riconducibile ad un problema di ottimizzazione: è importante la scelta della funzione da minimizzare/massimizzare (anche in relazione alla parametrizzazione scelta). In termini del tutto generali, sia p ∈ R il vettore dei parametri da stimare; esso permette di definire il modello tramite una funzione f(p, z) che dipende anche dal dato z. Quando f(p, z) = 0, z soddisfa il modello (come nell’esempio della retta). Nella pratica, tuttavia i dati sono sporcati dal rumore, pertanto date n osservazioni zi il sistema di equazioni