【摘要】：文章運用不同的誤差(粗差)影響模型、不同的穩(wěn)健估計方法和不同的斜率,利用仿真實驗的方法探討了在一元線性回歸問題中穩(wěn)健最小二乘法(RLS)和穩(wěn)健總體最小二乘法(RTLS)的相對有效性。結果表明,RLS和RTLS相對于觀測值(因變量)的估值,RLS大多數(shù)情況下都優(yōu)于RTLS,在個別情況下RTLS優(yōu)于RLS。RLS和RTLS相對于回歸系數(shù)的估值,RLS更優(yōu)。對于一元線性回歸,RTLS相對于RLS并沒有明顯的優(yōu)越性。
[Abstract]:Different error (gross error) influence models, different robust estimation methods and different slope are used in this paper. The relative validity of robust least square method (RLS) and robust global least square method (RTLS) in univariate linear regression problems are discussed by means of simulation experiments. The results show that RLS and RTLS are superior to RTLs in most cases, and RTLS are better than RLS.RLS and RTLS in some cases. There is no obvious superiority over RLS for univariate linear regression.
【作者單位】： 太原理工大學測繪科學與技術系;
【分類號】：O212

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本文編號：2144599