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1.
黄加纳 《武汉测绘科技大学学报》1998,23(3):251-254
探讨了起算数据误差影响下的方差分量估计方法,给出了顾及起算数据误差影响时求解方差分量估值的方程组及单位权中误差估值的计算公式,并通过实例了说明了当起算数据误差较大时,它们对工分量估计的影响是不应忽略的。 相似文献
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吴晓清 《武汉大学学报(信息科学版)》1989,(4)
文中阐述了权因子法方差分量估计的原理。利用权因子的概念,对目前方差分量估计存在的几个问题,如负方差问题,作了探讨,并与Helmert法进行比较,得出了一些有益的看法。 算例很好地说明了权因子法方差分量估计的简便和实用性。 相似文献
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利用经典高斯-马尔柯夫模型进行导线平差数据处理时,由于先验边长和角度权比不合理而导致平差值结果及精度受到影响。本文采用赫尔默特方差分量估计经过迭代平差,可以使两类观测值的权比趋于合理。文中算例分析结果表明,利用赫尔默特方差分量估计进行导线平差,可以获得优于经典最小二乘估计的平差结果。 相似文献
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介绍方差-协方差分量估计理论的研究和发展情况,讨论最小二乘配置模型信号与观测误差的方差分量估计问题。在实际应用中,考虑到未知参数间存在几何或物理约束,针对附有约束条件最小二乘配置的方差分量估计的问题,基于Helmert方差分量估计原理,导出相应的计算公式。模拟算例结果表明,利用约束条件能够改善方差分量的估计精度,验证方法的有效性。 相似文献
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著名的Helmert方差分量估计公式是基于间接观测平差模型导出的。基于条件观测平差模型导出了方差分量估计公式并给出了实际应用范例,且对两种模型的方差分量估计公式的等价性进行了理论证明。算例表明,文中的估计公式能正确地估计出各类观测值的方差因子。 相似文献
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无缝仿射基准转换模型的方差分量估计 总被引：1，自引：1，他引：0
以无缝仿射基准变换为例,研究了无缝基准转换模型的方差分量估计理论,导出无缝基准变换过程中两套坐标的方差分量估计公式。通过模拟试验分析表明,采用方差分量估计方法能正确地恢复出客观体现两套坐标误差的方差值,从而有效提高无缝基准转换精度。 相似文献
9.
在大地测量联合反演中,方差分量估计法用于确定相对权比时并没有考虑大地测量反演的病态性,利用正则化解代替最小二乘解会引入偏差,会造成方差分量估计不准确问题。针对此提出采用偏差改正方差分量估计方法,以消除正则化解引入偏差的影响,并基于残差的偏差改正方差分量估计与方差分量估计法进行模拟实验。结果表明,进行偏差改正后的方差分量估计法能够较好地反演出滑动分布情况,所提方法针对参数进行偏差改正的方差分量估计考虑了迭代初值引入的偏差,理论更为严密。并将所提方法用于Visso地震和Norcia地震反演中,验证了该方法的可靠性、合理性。 相似文献
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WANG Zhongfeng 《地球空间信息科学学报》2003,6(1):43-48
This paper advances a new simplified formula for estimating variance components,sums up the basic law to calculate the weights of observed values and a circulation method using the increaments of weights when estimating the variance components of traverse nets,advances the charicteristic roots method to estimate the variance components of traveres nets and presents a practical method to make two real and symmetric matrices two diagonal ones. 相似文献
12.
黄加纳 《武汉大学学报(信息科学版)》1998,(3)
探讨了起算数据误差影响下的方差分量估计方法,给出了顾及起算数据误差影响时求解方差分量估值的方程组及单位权中误差估值的计算公式,并通过实例说明了当起算数据误差较大时,它们对方差分量估计的影响是不应忽略的。 相似文献
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王新洲 《武汉大学学报(信息科学版)》1994,(3)
利用投影变换和拉直变换，得到了方差和协方差估计的一种新模型──线性模型。该模型将方差和协方差分量的二次估计问题变为我们所熟知的线性估计问题。本文介绍了该方法的原理，证明了估计量θ的统计性质。 相似文献
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GIS叠置图层方差分量的极大似然估计 总被引：1，自引：0，他引：1
针对GIS叠置中的同名点,以维希特分布密度为似然函数,提出了各图层方差分量的极大似然估计方法。该方法不依赖残差,不需要迭代就能估计未知参数和方差分量。 相似文献
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本文结合实例讨论了小地区平面控制测量中多条图根支导线测角中误差m角平的三种计算方法,其中方法二全面考虑多条图根支导线的测量误差,其计算测角中误差m角平的公式也是最值得推广的。按照方法二可计算出各条图根支导线的测站点圆周角闭合差是否超过±40″,各条支导线的角度闭合差fβj是否超过40 n1″,测角中误差m角平是否超过21.2″,由此可以判断测角精度是否合格,在测量工作中具有一定的实用性。 相似文献
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Estimability analysis of variance and covariance components 总被引：1，自引：1，他引：1
Although variance and covariance components have been extensively investigated and a number of elegant formulae to compute
them have been derived, nothing is known, without any ambiguity, about their estimability in the case of a fully unknown variance–covariance
matrix. We prove that variance and covariance components in this case are not estimable, thus clarifying the ambiguity of
the literature on the topic and correcting some erroneous statements in the literature. We also give a new theorem on the
estimability of a linear function of variance and covariance components. Then we propose a new method to estimate the variance–covariance
matrix with special structure, which can presumably be represented by, at most, r(r + 1)/2 independent parameters to guarantee its estimability in such a subspace, by directly implementing the positive definiteness
of the matrix as constraint to the restricted maximum likelihood method, where r is the number of redundant measurements. Therefore, our estimates of the variance and covariance components always reconstruct
a positive definite matrix and are always physically meaningful. 相似文献
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Variance Component Estimation in Linear Inverse Ill-posed Models 总被引：2，自引：4，他引：2
Regularization has been applied by implicitly assuming that the weight matrix of measurements is known. If measurements are assumed to be heteroscedastic with different unknown variance components, all regularization techniques may not be proper to apply, unless techniques of variance component estimation are directly implemented. Although variance component estimation techniques have been proposed to simultaneously estimate the variance components and provide a means of regularization, the regularization parameter is treated as if it were also an extra variance component. In this paper, we assume no prior information on the model parameters and do not treat the regularization parameter as an extra variance component. Instead, we first analyze the biases of estimated variance components due to the regularization parameter and then propose bias-corrected variance component estimators. The results have shown that they work very well. Finally, we propose and investigate through simulations an iterative scheme to simultaneously estimate the variance components and the regularization parameter, in order to eliminate the effect of regularization parameter on variance components and the effect of incorrect prior weights or initial variance components on the regularization parameter. 相似文献
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