【摘 要】
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测量中对含粗差的数据的处理通常采用基于等价权法的抗差M-估计,等价权及其临界值的选取决定了参数估计的效率和抗差性。本文将近年来统计界提出并有较深入理论研究的t型估计
【机 构】
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信息工程大学理学院,信息工程大学测绘学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40474007);国家杰出青年科学基金项目(40125013);“基础地理信息与数字化技术”山东省重点开放实验室课题(SD040202);河南省自然科学基金项目(0511010100)
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测量中对含粗差的数据的处理通常采用基于等价权法的抗差M-估计,等价权及其临界值的选取决定了参数估计的效率和抗差性。本文将近年来统计界提出并有较深入理论研究的t型估计引入测量平差中,提出Gauss-Markov模型的t型抗差估计及其算法,并进行了模拟计算。t型抗差估计具有很好的统计性质;其求解采用EM算法,计算快捷稳定,收敛性好,可同时求解出位置参数和方差因子的抗差估计;t分布的自由度可方便地调节估计的效率和抗差性。计算结果显示,t型抗差估计受粗差影响不大,具有较好的抗差能力。
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