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t 型估计是一种新的抗差估计,其思想是以 t 分布对观测误差建模。 但 t 型估计不能抵抗病态性的影响。 因而,为解决病态性与粗差同时存在的问题,需要对 t 型估计进行改进,建立基于 t 型估计的抗差有偏估计。 分别通过有偏估计中的广义压缩变换的方法和对 t 分布模型引入先验信息,可以得到两类抗差有偏估计———广义压缩 t 型(GST)估计和 t 型 Bayes 估计。 详细讨论了正态-Gamma 先验下 t 型 Bayes 估计及其 EM 算法。 理论分析和数值试验都表明,这两种抗差有偏估计可以有效解决粗差和病态性同存在的问题。 相似文献
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