Preface; 1. Introduction; 2. Approximate modeling via misfit minimization; Part I. Static Problems: 3. Weighted total least squares; 4. Structured total least squares; 5. Bilinear errors-in-variables model; 6. Ellipsoid fitting; Part II. Dynamic Problems: 7. Introduction to dynamical models; 8. Exact identification; 9. Balanced model identification; 10. Errors-in-variables smoothing and filtering; 11. Approximate system identification; 12. Conclusions; Appendices; Notation; Bibliography; Index.

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