研究メモ

・（一変量）拡張最小二乗法…あくまで正規分布を仮定して最尤法をとった結果、その目的関数の形を拡張法を名付けたとみるべきか。
　ただの最小二乗法との違いは、もちろん正規分布を仮定しているかどうかということもあるが、誤差の分散を既知としているか、未知としているかでわかれると思われる。
　拡張法は分散を未知としている。その結果、未知パラメータが増えているので個人対象だと必ずしもいい方法とはいえない。

・ベイズの定理の目的関数について
　データ数が少数というところがポイント。
　分散既知のつもりなのだろうが、少数のデータ（からできた分散）などあてにならないということで測定値誤差の分散のかわりに、測定値の逆数などを用いており、これで重み選択問題が発生している。
　そこで拡張法のように、分散も未知として一度に求める形にすれば、重み選択をする必要がなくなる。ただし計算が複雑になりマルカート変法などが使えなくなる可能性はある。要シミュレーション。
→次回から新しい目的関数を導出し、シミュレーションの用意をしてみようか。

・他の可能性

1. ベイズ定理目的関数に対し、測定値でなく推定値の逆数のべき乗を重みとする方法を試みる
2. 拡張法とそれ以外の優劣や、拡張法の推定結果に関する考察にもちこむ
3. どさくさにまぎれてマルカート法のαの値を変えた場合の挙動を確かめてみる（α=1以上の場合を）