【摘 要】
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基于正态密度ψ函数的M 估计,建立了含有趋势和周期项组合的稳健回归数学模型,对含有离群值的仿真数据进行了最小二乘估计、稳健估计和修正离群值后的最小二乘估计.结果表明稳健估计可以克服最小二乘估计受离群值影响较大的弊病,模型参数更接近实际.对地倾斜和地下气体等前兆观测数据的实际算例表明,用稳健回归方法建立的数学模型避免了少数离群值的干扰影响,更加真实地反映了前兆观测数据的变化趋势,是前兆数据趋势变化分
【机 构】
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基于正态密度ψ函数的M 估计,建立了含有趋势和周期项组合的稳健回归数学模型,对含有离群值的仿真数据进行了最小二乘估计、稳健估计和修正离群值后的最小二乘估计.结果表明稳健估计可以克服最小二乘估计受离群值影响较大的弊病,模型参数更接近实际.对地倾斜和地下气体等前兆观测数据的实际算例表明,用稳健回归方法建立的数学模型避免了少数离群值的干扰影响,更加真实地反映了前兆观测数据的变化趋势,是前兆数据趋势变化分析的强有力的数学工具.
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