平差模型與最小二乘準則_第1頁
平差模型與最小二乘準則_第2頁
平差模型與最小二乘準則_第3頁
平差模型與最小二乘準則_第4頁
平差模型與最小二乘準則_第5頁
已閱讀5頁,還剩14頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

平差模型與最小二乘準則第一頁,共十九頁,2022年,8月28日4-1、測量平差的數(shù)學模型模型:對客觀事物的高度概括。分類:1)形象模型:航模、建筑模型等;2)抽象模型:地圖、等式、不等式、數(shù)學模型等。平差中的數(shù)學模型:函數(shù)模型:觀測值與觀測值之間,或者觀測值與未知參數(shù)之間的一種數(shù)學表達式;隨機模型:觀測值之間可能有的隨機相關性。是隨機性的,即經(jīng)驗上的一種近似關系。第二頁,共十九頁,2022年,8月28日一、函數(shù)模型同一個平差問題,建立不同的函數(shù)模型,就有不同的平差方式。經(jīng)典平差中的四種函數(shù)模型:二、隨機模型:第三頁,共十九頁,2022年,8月28日三、高斯-馬爾柯夫(G-M)平差模型

Gauss用上述模型證明了最小二乘法將得到參數(shù)的最佳估值;Markov用上述模型證明了最小二乘估值的方差最小性。第四頁,共十九頁,2022年,8月28日4-2參數(shù)估計與測量平差一、數(shù)理統(tǒng)計問題總體(母體〕X:所研究的隨機變量可能取值的全體。個體:組成總體的每一個基本單位。樣本x:從母體中隨機取出的n個個體構成一個樣本。子樣容量(大小):構成子樣的個體數(shù)目n。抽樣:獲得子樣的過程。統(tǒng)計量:由子樣構成的函數(shù),不含未知數(shù)。第五頁,共十九頁,2022年,8月28日1、常用統(tǒng)計量:2、常用數(shù)理統(tǒng)計方法(1)參數(shù)估計(2)統(tǒng)計假設檢驗(3)回歸分析(4)方差分析第六頁,共十九頁,2022年,8月28日3、對抽樣的要求a、代表性:要求子樣的各個分量與母體同分布。即b、獨立性:要求互獨立。二、參數(shù)估計問題參數(shù)估計包括:a、點估計(定值估計)--按某種準則,求出參數(shù)的一個具體估值。b、區(qū)間估計--以一定的概率,求出參數(shù)的某一取值范圍。第七頁,共十九頁,2022年,8月28日三、測量平差的實質(zhì)是參數(shù)估計(1)求最或是值--即是求E(X)的估值。(2)精度評定--即是求D(X)的估值。

第八頁,共十九頁,2022年,8月28日4-3估計值的最優(yōu)性質(zhì)點估計的幾種方法:矩法、最大似然法、最小二乘法、中位數(shù)法、截尾法用不同的點估計方法對同樣的母體進行參數(shù)估計,會產(chǎn)生不同的估值。最優(yōu)估值標準:(1)無偏性(2)一致性(3)有效性第九頁,共十九頁,2022年,8月28日最優(yōu)估計應具有性質(zhì):估計量能在參數(shù)真值附近擺動,隨著子樣容量的增大,擺幅越來越小,n為時,依概率收斂于。一、無偏性第十頁,共十九頁,2022年,8月28日結論數(shù)理統(tǒng)計中平差中性質(zhì)第十一頁,共十九頁,2022年,8月28日二、一致性n無限增大時估計量依概率收斂于。第十二頁,共十九頁,2022年,8月28日補充:嚴格一致性滿足嚴格一致性的估值一定滿足一致性。例:證明子樣均值是母體期望的一致性估值。第十三頁,共十九頁,2022年,8月28日三、有效性第十四頁,共十九頁,2022年,8月28日最小方差性:第十五頁,共十九頁,2022年,8月28日4-4最小二乘準則一、最小二乘法設有誤差方程:在滿足約束:下,對參數(shù)進行估計。二、最大似然法第十六頁,共十九頁,2022年,8月28日有似然函數(shù):設為子樣聯(lián)合分布的密度函數(shù)第十七頁,共十九頁,2022年,8月28日最大似然法基本思想:最大似然法:必須

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論