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平差模型与最小二乘准则.ppt

上传人:dzzj200808 文档编号:3199056 上传时间:2018-10-07 格式:PPT 页数:19 大小:308KB
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1、第四章 最小二乘准则,4-1 、测量平差的数学模型,模型:对客观事物的高度概括。 分类: 1)形象模型:航模、建筑模型等; 2)抽象模型:地图、等式、不等式、数学模型等。平差中的数学模型: 函数模型:观测值与观测值之间,或者观测值与未知参数之间的一种数学表达式; 随机模型:观测值之间可能有的随机相关性。是随机性的,即经验上的一种近似关系。,一、函数模型 同一个平差问题,建立不同的函数模型,就有不同的平差方式。 经典平差中的四种函数模型:二、随机模型:,三、高斯马尔柯夫(G-M)平差模型,Gauss用上述模型证明了最小二乘法将得到参数的最佳估值; Markov用上述模型证明了最小二乘估值的方差最

2、小性。,4-2 参数估计与测量平差 一、数理统计问题 总体(母体X:所研究的随机变量可能取值的全体。 个体:组成总体的每一个基本单位。 样本x:从母体中随机取出的n个个体构成一个样本。 子样容量(大小):构成子样的个体数目n。 抽样:获得子样的过程。 统计量:由子样构成的函数,不含未知数。,1、常用统计量:2、常用数理统计方法 (1)参数估计 (2)统计假设检验 (3)回归分析 (4)方差分析,3、对抽样的要求 a、代表性:要求子样的各个分量 与母体同分布。即b、独立性:要求 互独立。二、参数估计问题 参数估计包括: a、点估计(定值估计)按某种准则,求出参数的一个具体估值。 b、区间估计以一

3、定的概率,求出参数的某一取值范围。,三、测量平差的实质是参数估计(1)求最或是值即是求E(X)的估值。(2)精度评定即是求D(X)的估值。,4-3 估计值的最优性质,点估计的几种方法: 矩法、最大似然法、最小二乘法、中位数法、截尾法用不同的点估计方法对同样的母体进行参数估计,会产生不同的估值。 最优估值标准: (1)无偏 性 (2)一致性 (3)有效性,最优估计应具有性质: 估计量 能在参数真值 附近摆动,随着子样容量的增大,摆幅越来越小,n为 时, 依概率收敛于 。 一、无偏性,结论数理统计中 平差中 性质,二、一致性,n无限增大时估计量 依概率收敛于 。,补充:严格一致性满足严格一致性的估值一定满足一致性。例:证明子样均值是母体期望的一致性估值。,三、有效性,最小方差性:, ,4-最小二乘准则,一、最小二乘法设有误差方程: 在满足约束: 下, 对参数进行估计。二、最大似然法,有似然函数:设为子样联合分布的密度函数,最大似然法基本思想:最大似然法:必须知道母体的分布 最小二乘法:可不知母体的分布 当观测值服从正态分布时,二者等价。,例:,

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