| Journal: | Boletim de ciencias geodesicas |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000411637 |
| ISSN: | 1413-4853 |
| Authors: | Ivandro, Klein1 Tomio, Matsuoka Marcelo1 Pereira, Guzatto Matheus1 |
| Institutions: | 1Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Instituto de Geociencias, Porto Alegre, Rio Grande do Sul. Brasil |
| Year: | 2015 |
| Season: | Ene-Mar |
| Volumen: | 21 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 26-42 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Portugués |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| English abstract | Data Snooping (DS) is the best-established method to identify gross errors (outliers) in geodetic data analysis, with a given probability. The power of the test is the probability of DS correctly identifying a gross error, while the confidence interval is the probability of DS not rejecting an observation uncontaminated by gross error. In practice, the power of the test is always unknown. Thus, the objective of this paper is to present a theoretical review of how to determine the minimum power of the test, and bound values for the confidence interval of the DS procedure in an n-dimensional scenario, i.e., considering all observations involved. Along with the theoretical review, a numerical example involving a simulated leveling network is presented. The results obtained in the experiments agreed with the previously calculated theoretical values, i.e., the revised methodology showed satisfactory performance in practice. The example also shows the importance of the revised methodology in the planning stage (or pre-analysis) of geodetic networks |
| Portuguese abstract | O Data Snooping (DS) é o método mais bem estabelecido para identificar erros grosseiros ( outliers ) em dados geodésicos, com uma determinada probabilidade. O poder do teste do DS é a probabilidade deste identificar corretamente um erro grosseiro, enquanto o intervalo de confiança do DS é a probabilidade deste não rejeitar uma observação não contaminada por erro grosseiro. Na prática, o poder do teste é sempre desconhecido. Desta forma, o objetivo deste trabalho é apresentar uma revisão teórica sobre como determinar o poder do teste mínimo e valores limites para o intervalo de confiança do DS, em um cenário n -dimensional, ou seja, considerando todas as observações envolvidas. Além da revisão teórica, um exemplo numérico envolvendo uma rede de nivelamento geométrico simulada é apresentado. Os resultados obtidos nos experimentos foram concordantes com os valores teóricos previamente calculados, ou seja, a metodologia revista apresentou desempenho satisfatório na prática. O exemplo apresentado também evidencia a importância da metodologia revista na etapa de planejamento (ou pré-análise) de redes geodésicas |
| Disciplines: | Geociencias |
| Keyword: | Geodesia, Datos geodésicos, Data Snooping, Pruebas, Intervalos de confianza |
| Keyword: | Earth sciences, Geodesy, Geodetic data, Data Snooping, Tests, Confidence intervals |
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