Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: empirical influence function

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Sensitivity of robust estimators applied in strategy for testing stability of reference points. EIF approach

Duchnowski R.

Geodesy and Cartography

2011

Vol. 60, no 2

123-134

In deformation analyses, it is important to find a stable reference frame and therefore the stability of the possible reference points must be controlled. There are several methods to test such stability. The paper's objective is to examine one of such methods, namely the method based on application of R-estimation, for its sensitivity to gross errors. The method in question applies three robust estimators, however, it is not robust itself. The robustness of the method depends on the number of unstable points (the fewer unstable points there are, the more robust is the proposed method). Such property makes it important to know how the estimates applied and the strategy itself respond to a gross error. The empirical influence functions (EIF) can provide necessary information and help to understand the response of the strategy for a gross error. The paper presents examples of EIFs of the estimates, their application in the strategy and describes how important and useful is such knowledge in practice.

Ważnym etapem badania deformacji jest wyznaczenie stabilnej bazy odniesienia a wiec także badanie stabilności potencjalnych punktów odniesienia. Istnieje kilka metod badania stabilności, jedna z nich jest metoda wykorzystująca R-estymatory. Celem niniejszej pracy jest zbadanie wrażliwości na błędy grube estymatorów stosowanych w wymienionej metodzie. Jakkolwiek zastosowane estymatory są odporne, to sama metoda nie ma tej własności a jej odporność zależy w dużej mierze od liczby punktów niestabilnych (ogólnie mówiąc, im mniej jest punktów niestabilnych tym strategia jest odporniejsza na błędy grube). Z tego powodu ważnym jest by rozumieć w jaki sposób błędy grube wpływają na zastosowane estymatory i na wyniki samej strategii. Powyższy problem może być rozwiązany z zastosowaniem empirycznych funkcji wpływu (EIF). W pracy przedstawiono przykładowe funkcje EIF, ich zastosowanie w strategii oraz omówiono jak pozyskane informacje mogą być ważne i przydatne w praktyce.