發(fā)布時(shí)間：2018-07-25 18:02

【摘要】：文章運(yùn)用不同的誤差(粗差)影響模型、不同的穩(wěn)健估計(jì)方法和不同的斜率,利用仿真實(shí)驗(yàn)的方法探討了在一元線性回歸問(wèn)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(duì)有效性。結(jié)果表明,RLS和RTLS相對(duì)于觀測(cè)值(因變量)的估值,RLS大多數(shù)情況下都優(yōu)于RTLS,在個(gè)別情況下RTLS優(yōu)于RLS。RLS和RTLS相對(duì)于回歸系數(shù)的估值,RLS更優(yōu)。對(duì)于一元線性回歸,RTLS相對(duì)于RLS并沒(méi)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(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)系;
【分類號(hào)】：O212

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本文編號(hào)：2144599