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MSE准则下岭-主成分组合估计与LS估计的比较与选择 总被引：1，自引：1，他引：0
研究了测量平差Gauss—Markov模型中岭-主成分组合估计与LS估计的比较与选择问题。首先在均方误差（MSE）准则下对岭-主成分组合估计与LS估计进行了比较,得到了岭-主成分组合估计优于LS估计的椭球条件;然后运用Monte Carlo方法对这些条件进行了假设检验;最后通过数值实验说明,在一定显著性水平下当原假设被接受时,可采用岭-主成分组合估计对LS估计做出比较有效的改进,当原假设被拒绝时,应该仍采用LS估计。 相似文献
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基于方差膨胀模型的粗差探测Bayes方法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于方差膨胀模型提出并建立了用观测信息的同时利用先验信息判断粗差的Bayes方法.首先,根据Bayes统计推断的基本原理,建立了判断粗差的Bayes方法——后验概率法;然后针对测量平差实际,考虑未知参数的两种先验信息分别给出了非等权独立观测条件下基于该模型的后验概率的计算公式;最后对模拟算例进行了计算和分析.试验结果表明,用给出的探测粗差的Bayes方法是切实可行的. 相似文献