几种粗差估值方法的比较

基于均值漂移模型,重点讨论粗差估值的计算问题,给出了观测值统计相关时数据探测法(data snooping)的粗差估值公式。探讨数据探测法粗差估值与粗差的同时定位与定值法(LEGE)、拟准检定法(QUAD)、部分最小二乘法(PLS)的粗差估值之间的关系,证明当观测值统计相关时,部分最小二乘法和QUAD法在粗差估值的计算上具有等价性,与数据探测法和LEGE法都不一致。当观测值统计独立且不等权时,QUAD法、PLS法和数据探测法具有等价性,与LEGE法在粗差估值上不同;当观测值统计独立且等权时,4种方法在粗差估值计算上具有等价性。最后通过算例验证了结论。     

均值漂移模式几种粗差探测法的MDB比较

针对均值漂移模式的几种粗差定位与定值方法，在显著水平和检验功效下，推出最小可探测偏差（minimal detectable bias，MDB）的计算公式。通过数值分析比较，得出观测值独立等精度时，几种方法的MDB的计算结果相同；独立不等精度时，数据探测法、拟准检定法和部分最小二乘法的MDB结果相同，而多维粗差同时定位与定值法略大于其他方法；相关观测情形下，拟准检定法和部分最小二乘法的MDB结果相同，数据探测法的MDB结果最小，多维粗差的同时定位和定值法的MDB结果最大。     

用拟准检定法和补偿最小二乘估计解算污染半参数模型

现代自动化测绘技术采集的测量数据中系统误差和粗差都在所难免,需要同时考虑系统误差和粗差共存的平差问题.针对污染半参数模型中含有系统误差和观测值受到污染而不严格服从正态分布的情形,文章探讨了用拟准检定法抵御粗差,用补偿最小二乘法分离系统误差.算例表明:用拟准检定法对粗差进行定位定值并对观测误差进行修正后,再利用补偿最小二乘法解算半参数模型,可以得到较好的结果.     

基于中位参数初值的等价权抗差估计方法

等价权抗差估计法保留最小二乘估计处理正常观测值的优良特性,但其抗差性与初值关系极大,若用最小二乘估值作初值,必定会影响其抗差性.中位数法具有很好的抗差特性,但它只用部分观测数据计算参数估值,丢失大量有效信息.基于中位参数的抗差估计方法,在有限样本时,给出其崩溃污染率的估算方法.根据中位参数法和等价权抗差估计法的各自优点...     

选权拟合与拟准检定

本文指出了拟准检定法和LEGE法的本质区别,分析了选权拟合法和拟准检定法各自的数学模型,发现拟准检定法是选权拟合法的一种特殊形式,于是,以选权拟合法原理为理论基础,推导了拟准检定真误差估值的计算公式。与以往的计算公式不同,其中的权使用了最小二乘改正数的权。但是由于可靠性矩阵是秩亏矩阵,改正数的权无法计算,所以直接采用观测值的权,此时,得到的公式才与以往的公式相同。     

LEGE法与QUAD法的比较

通过多维粗差的同时定位与定值法(LEGE法)和拟准检定法(QUAD法)的比较研究,以及算例的数值分析,论述了两种探测粗差方法的不同特点,并指出了二者粗差估值的等价效果。     

拟准观测的选取和真误差估值的“分群”现象

以往检验粗差有两类不同的方法,一类是假设检验,另一类是抗差估计。它们虽然有显著不同,但都是以最小二乘残差及其函数为研究对象的。文献［8,9］提出了以真误差为研究对象的拟准检定法。该方法通过附加拟准观测真误差的估值极小的条件,直接求解关于真误差的秩亏方程,然后依据真误差估值的分布特征判别和定位粗差。 　拟准检定法的关键是如何正确的选择拟准观测。本文总结了实践中选择拟准观测的原则和方法。选择拟准观测可采用初选与复选两步来实施。初选时将观测值分为4类：“0”类是按一定规则经过初步判断怀疑含粗差可能性很大的,不宜选为拟准检测;“1”类是依内部可靠性指标衡量,所处位置结构差的观测;“2”类与“0”相反,是依一定指标判断含粗差可能性较小的观测;“3”类是除上述三种特殊情况以外,余下的观测。这四类观测中,“2”类以及“3”类中指标值ui相对较小的部分观测可初选为拟准观测。复选是在初选后计算出真误差估值的基础上,选取真误差估值绝对值较小的为拟准观测。本文指出拟准观测的初选可以不唯一。 　利用许多统计学者曾多次讨论过的一个算例［6,11］,详细介绍了选择拟准观测的过程,并将有关结果与以往的结果进行比较,用拟准检定法一方面排除了4个异常观测的影响,另一方面充分利用了其余观测的信息,结果可能更合理一些。 　拟准观测选择适当时,真误差估值有明显的“分群”现象。结合算例,本文用图表的形式形象地分析了这种有趣的现象。在表中,异常的和正常的真误差估值的量值有显著的分界带,含粗差的或异常观测的真误差明显大于正常的;在图中,异常值“浮”在分布图的上部,而正常值则“沉”在下方。依此特性可直观地判定粗差的位置。     

拟准检定法及其在测量中的应用初探

经典最小二乘平差假定观测数据中不含有粗差,但随着现代测绘技术发展,数据采集的自动化程度越来越高,对数据采集过程进行人工干预较难实现,观测结果包含粗差在所难免。本文探讨利用拟准检定法进行粗差探测的原理、特点及优势,并通过模拟算例,验证了拟准检定法处理粗差的有效性。     

选权拟合的粗差参数化平差模型

由于数据探测法、多维粗差同时定位与定值法、拟准检定法以及部分最小二乘法不能同时解算待估参数和粗差,提出了基于选权拟合的粗差参数化平差模型。首先推导了选权拟合的等价模型;在此基础上提出了参数化粗差的平差模型。由于粗差参数化之后观测系统呈现出不适定性,因此,对非粗差部分采取平方和最小的约束,实际上是构造虚拟观测方程。但是,由于事先并不知道粗差的位置,提出了通过搜索来构造虚拟观测方程系数矩阵的方法。算例表明,这种方法用于GPS单点定位可以有效地消除粗差观测的影响。     

基于拟准检定法的多波束测深粗差探测

针对最小二乘趋势面滤波法在多波束测深粗差探测中存在的不足,本文提出将拟准检定法应用于多波束粗差探测中,进而将拟准检定法探测粗差与最小二乘趋势面拟合有机结合起来。通过构造不同阶次的趋势面,并对实测数据进行分析,结果表明:拟准检定法剔除粗差后海底地形表面较为平滑,微小地形得以保存,跳点和孤立点得以剔除。