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Least-Squares Adjustment Software for Geodetic Sciences

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user-interface:editor

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user-interface:editor [2021/02/23 09:37] – Varianzkomponententabelle hinzugefügt Michael Lösleruser-interface:editor [2023/01/19 15:20] (aktuell) – [Globale Ausgleichungsergebnisse] Michael Lösler
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 ^ Varianzkomponentenanalyse  | Die geschätzten [[least-squares-adjustment:variance-component-estimation|Varianzkomponenten]] werden für die einzelnen [[least-squares-adjustment:observation|Beobachtungsarten]] ausgegeben. Für jede Komponente wird die Anzahl der Eingangsdaten $n$, die Gesamtredundanz $r$ und die gewichtete Verbesserungsquadratsumme $\Omega$ ausgegeben. Aus diesen Kenngrößen wird die a-posteriori Varianz $\sigma^2$ der Komponente geschätzt und dem theoretischen Varianzfaktor der Gewichtseinheit gegenübergestellt und statistisch bewertet. | ^ Varianzkomponentenanalyse  | Die geschätzten [[least-squares-adjustment:variance-component-estimation|Varianzkomponenten]] werden für die einzelnen [[least-squares-adjustment:observation|Beobachtungsarten]] ausgegeben. Für jede Komponente wird die Anzahl der Eingangsdaten $n$, die Gesamtredundanz $r$ und die gewichtete Verbesserungsquadratsumme $\Omega$ ausgegeben. Aus diesen Kenngrößen wird die a-posteriori Varianz $\sigma^2$ der Komponente geschätzt und dem theoretischen Varianzfaktor der Gewichtseinheit gegenübergestellt und statistisch bewertet. |
 ^ Hauptkomponentenanalyse  | Die Ergebnisse der [[least-squares-adjustment:principal-component-analysis|Schwachform- bzw. Hauptkomponentenanalyse]] werden ausgegeben. Der Tabelle können die Indizes der geschätzten Hauptkomponenten $k$, der korrespondierende Eigenwert $\lambda(k)$ sowie das Verhältnis zwischen dem Eigenwert und der Spur der Varianz-Kovarianz-Matrix der ausgeglichenen Punkte entnommen werden.   | ^ Hauptkomponentenanalyse  | Die Ergebnisse der [[least-squares-adjustment:principal-component-analysis|Schwachform- bzw. Hauptkomponentenanalyse]] werden ausgegeben. Der Tabelle können die Indizes der geschätzten Hauptkomponenten $k$, der korrespondierende Eigenwert $\lambda(k)$ sowie das Verhältnis zwischen dem Eigenwert und der Spur der Varianz-Kovarianz-Matrix der ausgeglichenen Punkte entnommen werden.   |
 +^ Vorzeichenanalyse  | Die Analyse der Vorzeichen der Beobachtungsresiduen kann Hinweise zu etwaigen systematischen Abweichungen in den Beobachtungen liefern. Sind die Residuen unabhängig und normalverteilt, so sind positive und negative Residuen gleichwahrscheinlich und durch eine Binomialverteilung charakterisiert. Für die $n$ Beobachtungen jeder [[least-squares-adjustment:observation|Beobachtungsarten]] wird der [[least-squares-adjustment:reliability#redundanzanteil|Redundanzanteil]] $r$, die Anzahl der redundanten Beobachtungen mit $r > 0$, sowie die Anzahl an negativen Residuen $\epsilon < 0$. Mit einem statistischen Test wird das Verhältnis zwischen der Anzahl positiver und negativer Residuen geprüft und das Ergebnis dieses Tests in der letzten Tabellenspalte ausgegeben.  |
  
 ===== Netzplot ===== ===== Netzplot =====
user-interface/editor.1614069473.txt.gz · Zuletzt geändert: 2021/02/23 09:37 von Michael Lösler