两种用于稳健估计的粗差探测方法

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简介：
本文探讨了在数据处理中针对粗差的有效检测策略，介绍了两种新颖且高效的稳健估计方法，旨在提高数据分析的准确性和可靠性。在测量数据符合正态分布的情况下，最小二乘估计具有最优的统计性质，并被广泛使用。然而，在实际应用中，由于过失误差导致的数据偏离正态分布会使最小二乘估计失去抵抗异常值的能力。因此，需要寻找具备抗粗差能力的方法来检测和剔除观测数据中的误差，以确保测量结果不受影响。文中介绍了两种用于检验观测数据中粗差的方法：选权迭代法与数据探测法，并通过水准网的数据验证了这两种方法抵御粗差的效果。结果显示，在选权迭代法的几种实现方式中，IGG法更容易发现和定位到粗差。

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两种用于稳健估计的粗差探测方法

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本文探讨了在数据处理中针对粗差的有效检测策略，介绍了两种新颖且高效的稳健估计方法，旨在提高数据分析的准确性和可靠性。在测量数据符合正态分布的情况下，最小二乘估计具有最优的统计性质，并被广泛使用。然而，在实际应用中，由于过失误差导致的数据偏离正态分布会使最小二乘估计失去抵抗异常值的能力。因此，需要寻找具备抗粗差能力的方法来检测和剔除观测数据中的误差，以确保测量结果不受影响。文中介绍了两种用于检验观测数据中粗差的方法：选权迭代法与数据探测法，并通过水准网的数据验证了这两种方法抵御粗差的效果。结果显示，在选权迭代法的几种实现方式中，IGG法更容易发现和定位到粗差。

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