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题名岭型主成分估计与岭估计在抗差中的对比
被引量：1
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作者
肖星星
王晓红
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机构
华北理工大学矿业工程学院
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出处
《南方农机》
2020年第23期51-53,共3页
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文摘
岭估计主要用于减弱或消除数据呈病态性对参数估值的影响,但它依然存在缺陷,本文在岭估计的缺陷上,运用主成分估计方法,对平差Gauss-Markov参数模型进行改进,提出来一种新的有偏估计方法,称为岭型主成分组合估计,对岭型主成分组合估计、岭估计与最小二乘估计做了比较。结果表明数据呈严重病态时,岭型主成分组合估计和岭估计均方误差都小于LS估计,且岭型主成分组合估计的均方误差最小,表明岭型主成分组合估计和岭估计一样都可以改善LS估计,且其效果还优于岭估计。
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关键词
岭估计
Gauss-Markov模型
岭型主成分组合估计
最小二乘估计
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Keywords
Ridge estimation
Gauss Markov model
Ridge principal component combination estimation
Least squares estimation
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分类号
P420.4
[天文地球—大气科学及气象学]
P207
[天文地球—测绘科学与技术]
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