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针对现有方差-协方差分量估计(variance-covariance component estimation,VCE)理论存在的问题,通过引入间接平差的平差因子概念,定义并研究了基于概括平差模型的概括平差因子、概括闭合差及其方差阵,进而利用二次期望公式提出了基于概括平差因子的VCE新方法。该方法适用于概括平差模型所归纳的4种函数模型形式,并通过概括平差因子揭示了平差函数模型与VCE是否存在解析估计形式的关系。实例计算结果表明,现有迭代型VCE方法改变了LS估计量的统计性质,而VCE新方法解析估计具有LS统计性质,且无需初值。 相似文献
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根据残差与真误差的Bahadur型关系,L1范估计中, 粗差几乎完全反映到相应的残差上,这就是L1范估计能正确定位粗差的原因.对L2范估计,粗差只是部分地反应到相应残差上,由此会导致粗差误判.根据L1范估计的残差及其方差, 构造了L1范估计的巴尔达检验统计量, 并讨论了L1范估计的可靠性.与L2范估计的可靠性比较,L1范估计的可靠性受多余观测的影响小. 相似文献
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Lq估计的渐近方差-协方差矩阵及其特点 总被引：3，自引：2，他引：1
针对由独立同分布误差膨胀而成的独立不等精度误差,根据未知参数的M估计的Bahadur型线性表达式,本文导出了由观测量、残差向量、参数估计量和观测量平差向量组成的基本向量的Bahadur型表达式.进一步地,根据方差传播定律导出了M估计的基本向量的渐近方差-协方差矩阵,该矩阵由3个多余参数决定,第三多余参数由本文定义.对Lq范估计,分别计算了误差分别为正态分布和q范分布时的3个多余参数,以及相应的基本向量的方差协方差矩阵.对最小二乘估计,残差向量与参数估计量和观测量的平差向量统计独立,相应的协方差矩阵为零,这一性质与误差分布无关.对正态分布的Lq估计,残差向量与参数估计量和观测量平差向量的协方差不为零;而对q范分布的Lq估计,即是相应的极大似然估计,残差向量与参数估计量和观测量平差向量的协方差为零.文中所得公式和结论可用于统计分析. 相似文献
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临界值可变的抗差估计等价权函数 总被引：13，自引：3，他引：10
抗差估计等价权函数一般由正态分布统计量构造,其临界值(或称准则)一般由实际经验确定.首先分析了正态分布统计量和学生化残差统计量的区别,然后分别讨论了基于这两种统计量构造的等价权函数的区别.研究表明,利用学生化残差统计量构造的等价权函数以及顾及误差显著性水平确定的临界值,不仅考虑了观测误差的大小,而且还可以顾及了实际观测的图形强度和多余观测数,可以克服人为确定临界值可能带来的参数估计的有效性和抗差性方面的风险. 相似文献
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针对相关观测,基于敏感度分析的角度,利用学生化局部敏感度指标,并以此来确定抗差估计等价权。与此同时,将基于学生化残差确定等价权的抗差估计从独立观测推广到相关观测。最后将由t统计量和τ统计量确定等价权函数的抗差估计进行了Monte Carlo模拟比较分析。结果表明,基于学生化残差的抗差估计方案基本不具有抵御粗差影响的能力;而利用学生化局部敏感度指标的抗差估计能够有效抵御粗差的影响,但不稳定。这说明其在特定情形并不具有较强的抗差功效。 相似文献
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本文依据测量平差的原理,利用统计分析的方法,建立检验平差前、后精度估计结果的统计量,找到它们之间的内在关系,从而对观测精度估计的结果作出正确的评价。 相似文献
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将抗差估计的思想融入到粗差探测的算法中,设计出对模型误差,特别是粗差具有抵抗能力的粗差探测算法。基于验后方差估计原理导出的选权迭代法即为抗差估计的一种,首先是应用最小二乘法来计算观测值的参数x赞、残差v、协因数阵Qvv及单位权Q赞0的初值,然后再根据残差和有关的参数,按所选择的权函数,计算每个观测值的权,经过迭代计算求得观测值的残差,然后按照统计检验的方法剔除粗差。通过实验证明,基于验后方差估计原理导出的选权迭代具有很强的粗差探测能力。 相似文献
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抗差估计等价权函数一般由正态分布统计量构造,其临界值(或称准则)一般由实际经验确定。首先分析了正态分布统计量和学生化残差统计量的区别,然后分别讨论了基于这两种统计量构造的等价权函数的区别。研究表明,利用学生化残差统计量构造的等价权函数以及顾及误差显著性水平确定的临界值,不仅考虑了观测误差的大小,而且还可以顾及了实际观测的图形强度和多余观测数,可以克服人为确定临界值可能带来的参数估计的有效性和抗差性方面的风险。 相似文献
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LS估计对粗差非常敏感。在粗差的探测与识别理论体系中,通常采用正态检验、学生氏t检验以及τ检验等,笔者对此进行比较分析。标准化局部敏感度指标与标准化LS残差均可用来作正态检验,但研究表明,当观测量相关时,前者的检验功效大于后者。先验单位权方差因子未知时,可依据内部学生化残差及外部学生化残差分别进行τ检验和学生氏t检验。... 相似文献
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Methods for assessing the accuracy of a digital elevation model (DEM) with emphasis on robust methods have been studied in this paper. Based on the squared DEM residual population generated by the bi-linear interpolation method, three average-error statistics including (a) mean, (b) median, and (c) M-estimator are thoroughly investigated for measuring the interpolated DEM accuracy. Correspondingly, their confidence intervals are also constructed for each average error statistic to further evaluate the DEM quality. The first method mainly utilizes the student distribution while the second and third are derived from the robust theories. These innovative robust methods possess the capability of counteracting the outlier effects or even the skew distributed residuals in DEM accuracy assessment. Experimental studies using Monte Carlo simulation have commendably investigated the asymptotic convergence behavior of confidence intervals constructed by these three methods with the increase of sample size. It is demonstrated that the robust methods can produce more reliable DEM accuracy assessment results compared with those by the classical t-distribution-based method. Consequently, these proposed robust methods are strongly recommended for assessing DEM accuracy, particularly for those cases where the DEM residual population is evidently non-normal or heavily contaminated with outliers. 相似文献
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针对测量数据处理中常用的条件平差模型,该文介绍了条件平差模型按残差进行粗差探测的方法和实施步骤,导出了条件平差模型按观测值偏差进行粗差探测的公式,证明了当观测误差独立时,这两种检验方法对于检验单个粗差的等价性。并通过算例证实了直接利用偏差估值构建的检验单个独立观测值的统计量与按残差构建的统计量完全相同。 相似文献
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推导了精密单点定位含有粗差观测数据的M-LS滤波原理,对等价权阵采用三段降权函数实现抗差。从新息和残差的协方差关系出发,利用对粗差敏感的残差标准差作为抗差因子。通过迭代减弱卫星间载波残差及其抗差因子的相关性。针对载波和伪距观测值不等观测精度和不相关性,采用双抗差因子实现静态抗差卡尔曼滤波（robust Kalman filtering,RKF）。采用标准卡尔曼滤波、基于新息RKF、基于残差的增益矩阵双抗差因子RKF、基于残差的等价权阵双抗差因子RKF等4种模型,分别对一组实测数据解算分析。结果表明,基于新息RKF对精度较高的载波粗差不敏感;基于残差的增益矩阵RKF对载波较小的粗差抗差效果较差,且发生粗差历元时刻的状态参数与真值偏差较大;而基于残差构造的等价权阵双抗差因子RKF可以非常精确和高效地实现抗差,单个卫星粗差对测站位置参数影响小于1 mm。 相似文献
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GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差,未剔除的粗差将会导致参数估计有偏。因此,粗差探测与剔除是GNSS坐标序列分析中一项重要的数据预处理工作。针对GNSS坐标时间序列特点,提出了一种将L1范数(L1-norm)估计与四分位距统计量IQR(interquartile range)组合的移动开窗粗差探测算法,称之为L1_Mod IQR。该方法的主要思想是,首先利用L1范数估计得到较"真实"的残差,然后再对残差采用IQR统计量进行粗差探测。将L1_Mod IQR法与"3σ"法、基于最小二乘的τ检验法等粗差探测算法进行了模拟计算与对比,验证了该算法的有效性。进一步采用L1_Mod IQR算法对中国区域10个IGS站的高程时间序列进行了分析,结果表明中国区域IGS站高程序列的粗差剔除率最小为0.1%,最大为2.6%。并且以WUHN站为例与SOPAC提供的结果进行了对比,结果表明SOPAC提供的"Clean"数据仍含有大量的粗差,而L1_Mod IQR算法能够有效地剔除粗差。 相似文献
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现有文献对数学期望平移模型的理论分析仅考虑了观测值统计独立的特殊情况。基于观测值统计相关的一般情况，导出了数学期望平移参数估值（Ｓｉ）的简明表达式。在此基础上，采用统计预测理论对Ｓｉ进行了直观的理论解释，扩展了统计学文献中的有关结论。借助于实例，分析了Ｓｉ与最小二乘残差的本质区别。 相似文献
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粗差检测与抗差估计相结合的方法在动态相对定位中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
分析了粗差对GPS动态相对定位的影响,给出了相应的影响函数和抗差估计方法。建议采用粗差探测与抗差估计相结合的方法来处理GPS动态定位中的粗差问题。抗差估计中的等价权分别采用了IGG3方案和双因子等价权函数,对两种方案的效果进行比较和分析,并利用实测数据对所提方法的实际效果进行了检验。结果表明,基于粗差探测和抗差估计相结合的粗差处理方法可有效控制和抵御粗差的影响;分别采用IGG3方案和双因子等价权函数的定位结果差异较小。 相似文献