Denne monografien tar for seg utfordringen med 'sanntid' kurvetilpasning under påvirkning av støy, både fra et beregningsmessig og statistisk perspektiv. Den undersøker problematikken knyttet til ikke-lineær regresjon, der observasjoner blir gjort på en tidsserie hvor middelverdifunksjonen er kjent, bortsett fra en vektorparameter. I motsetning til den tradisjonelle fremstillingen, er dataene antatt å ankomme i temporær rekkefølge. Estimeringen utføres i sanntid slik at parameterestimatet til enhver tid reflekterer all tilgjengelig data. Monografien fokuserer spesifikt på estimatorserier av såkalt differensialkorreksjonstype. Begrepet 'differensialkorreksjon' refererer til at forskjellen mellom komponentene i de oppdaterte og tidligere estimatorene er proporsjonal med forskjellen mellom den nåværende observasjonen og verdien som ville vært forutsagt av regresjonsfunksjonen hvis det tidligere estimatet faktisk var den sanne verdien av den ukjente vektorparameteren.
