106
, (78)
в которой N - число экспериментальных точек, используемых при оптимизации;
K = 2 - число параметров, по которым проводят оптимизацию.
1.3.3.2. По методу Давидона - Флетчера - Пауэла итерационный процесс минимизации функционала (72) проводят по (формуле (73), в которой 
определяют по формуле
, (79)
где 
- длина шага поиска, определяемая одномерным поиском в направлении минус 
;
HL - симметричная матрица, вычисляемая по уравнению
, (80)
стремится в конце итерационного процесса к обратной матрице частных производных второго порядка 
в точке минимума;
- градиент функционала в точке Θ; значение
, а 
находится аналогично элементам матрицы 
метода нелинейных оценок.
Прекращение итерационного процесса происходит при выполнении условия 
, где 
- заданная точность вычисления. Целесообразно задавать несколько больше, чем 10-D, где D - число значащих цифр в представлении с плавающей запятой в ЭВМ.
В ходе построения итерационного процесса аналогично предыдущему методу нелинейных оценок получают информационную матрицу Фишера 
.
Для обоих изложенных выше методов доверительный интервал значений, определяемых в процессе оптимизации параметров, вычисляют при заданной доверительной вероятности α в соответствии с условием
из формулы
, (81)
где m = 1, 2 (индекс 1 соответствует параметру sи.i, индекс 2 - параметру ε);
bmm - m-й диагональный элемент информационной матрицы Фишера,