多元稳健估计抗差性分析

论文摘要

介绍了鲁棒估计的原理,并在实例中使用MATLAB进行编程和比较,比较最小二乘法和鲁棒估计法得到的结果。结果显示:在多元数据变化趋于平稳(各个变量间之差不超过20%)并存在粗差的情况下,稳健估计能准确地剔除粗差,使回归方程更加准确,并获得更加准确的预测方程。而多元数据变化幅度比较大(各个变量间之差大于20%)时,稳健估计方法得到的结果与最小二乘方法基本一致。

论文目录

• 1 模型研究
•   1.1 等权独立观测的选权迭代法
•   1.2 不等权独立观测的选权迭代法
•   1.3 回归t检验
• 2 数据变化幅度小 （各个变量间之差不超过20%） 的数据分析
•   2.1 变化幅度小的数据不含粗差的情况
•   2.2 变化幅度小的数据存在粗差情况
• 3 变化幅度大 （各个变量间之差大于20%） 的数据研究
•   3.1 变化幅度大的数据存在粗差情况
•   3.2 变化幅度大的数据存在粗差情况
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 韩子斌,张永彬,贾敏,徐航航

关键词: 最小二乘,稳健估计,粗差探测,方法比较

来源: 华北理工大学学报(自然科学版) 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 华北理工大学矿业工程学院

分类号: P204

页码: 7-12

总页数: 6

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