Outlier detection in partial errors-in-variables model



Título del documento: Outlier detection in partial errors-in-variables model
Revista: Boletim de ciencias geodesicas
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000406034
ISSN: 1413-4853
Autores: 1
2
Instituciones: 1Xi’an Technical Division of Surveying and Mapping, Xi’an. China
2Information Engineering University, Institute of Science, Zhengzhou, Henan. China
Año:
Periodo: Ene-Mar
Volumen: 23
Número: 1
Paginación: 1-20
País: Brasil
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en inglés The weighed total least square (WTLS) estimate is very sensitive to the outliers in the partial EIV model. A new procedure for detecting outlier s based on the data - snooping is presented in this paper. Firstly, a two - step iterated method of computing the WTLS estimates for the partial EIV model based on the standard LS theory is proposed. Secondly, the corresponding w - test statistics are constructed to detect outlier s while the observations and coefficient matrix are contaminated with outlier s , and a specific algorithm for detecting outlier s is suggested. When the variance factor is unknown, it may be estimated by the least median squares (LMS) method. At last, the sim ulated data and real data about two - dimensional affine transformation are analyzed . The numerical results show that the new test procedure is able to judge that the outliers locate in x component, y component or both components in coordinates while the obs ervations and coefficient matrix are contaminated with outliers
Resumen en portugués O estimador dos Mínimos Quadrados Total é muito sensível à presença de outliers no modelo de observações de erro. Neste trabalho apresenta - se um novo modelo para detecção de outliers baseado na técnica data - snooping . Primeiro, é proposto um método iterativo para determinar o estim ador dos Mínimos Quadrados Total na teoria dos Mínimos Quadrados. Em seguida, o teste estatatístico w é construído para detectar outliers enquanto as observações e a matriz de coeficientes são contaminadas com a presença de outliers, sendo sugerido um algo ritmo específico para detecção de outliers. Quando o fator de variância é desconhecido, ele deve ser estimado pelo método dos Mínimos Quadrados Medianos. Foram analisados dados simulados e reais. Os resultados numéricos mostraram que o método proposto é capaz de identificar se os outliers se encontram nas componentes em x ou em y, enquanto as observações e a matriz de coeficientes são contaminados com outliers
Disciplinas: Geociencias,
Matemáticas,
Ciencias de la computación
Palabras clave: Matemáticas aplicadas,
Cartografía,
Computación,
Mínimos cuadrados,
Detección de valores desviados
Keyword: Earth sciences,
Mathematics,
Computer science,
Applied mathematics,
Cartography,
Computing,
Least squares,
Outlier detection
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