本文選題：總體最小二乘　切入點：相關系數(shù)　出處：《測繪科學》2017年07期

【摘要】：針對總體最小二乘中粗差的可區(qū)分性,在Partial-EIV模型加權總體最小二乘算法的基礎上引入了兩個備選假設下的可靠性理論,給出了分析總體最小二乘粗差可區(qū)分性的方法。通過直線擬合的算例分析,說明本文的方法是可行的,能夠有效地分析總體最小二乘中粗差的可區(qū)分性,并發(fā)現(xiàn)采用總體最小二乘求解直線擬合時,存在粗差不可區(qū)分的情況,也就意味著粗差是不可定位的。對于其它計算模型也可能存在粗差不可區(qū)分的情況,須加以注意。
[Abstract]:Aiming at the differentiability of gross error in the total least squares, the reliability theory under two alternative assumptions is introduced on the basis of Partial-EIV model weighted population least squares algorithm. This paper gives a method to analyze the discriminability of the gross error of the total least squares. The example of straight line fitting shows that the method in this paper is feasible and can effectively analyze the differentiability of the gross error in the total least squares. It is also found that the gross error is indistinguishable when the total least squares is used to solve the straight line fitting, which means that the gross error is inlocatable, and that there may be indistinguishable gross error in other computing models, which should be paid attention to.
【作者單位】： 江西信息應用職業(yè)技術學院測繪工程系;東華理工大學測繪工程學院;江西信息應用職業(yè)技術學院電子商務與管理系;
【基金】：國家自然科學基金項目(41204003,41374007,41464001) 江西省科技落地計劃項目(KJLD12077) 江西省教育廳科技項目(GJJ13457) 中國博士后基金項目(94773) 江西省中青年教師發(fā)展計劃訪問學者專項項目(2012-132) 江西省遠航工程計劃項目(2013-132)
【分類號】：P207

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本文編號：1658370