Anpassen der Varianzen a priori

by Micha ⌂, Bad Vilbel, Wednesday, April 01, 2020, 08:55 (60 days ago) @ PeterW

Hallo Peter,

gibt es dann eine Möglichkeit, diese Beobachtungen schnell entsprechend in ihren Standardabweichungen anzupassen?

Es hängt ein wenig davon ab, wie Du Deine Daten organisierst. Alle Beobachtungen werden in JAG3D einer Gruppe zugeordnet. Eine Gruppe definiert sich durch gemeinsame Zusatzparameter (z.B. der Streckenmaßstab oder die Orientierungsunbekannte bei Richtungssätzen) und durch ein gemeinsames stochastisches Modell. Eine Gruppe entspricht einem Eintrag/Blatt im Baummenü. Die a-priori Unsicherheit der Beobachtung kann jedoch auch individuell festgelegt werden. Du könntest also bei einer Streckengruppe 2 mm / 2 ppm wählen und dann abweichend davon bestimmten Strecken eine individuelle Unsicherheit zuordnen. Die individuelle Unsicherheit wird priorisiert und überschreibt folglich für diese Strecken den gruppenbasierten Ansatz.
Um individuelle Unsicherheiten zu definieren, muss der gewünschte Wert in der σ-Spalte der Rohdatentabellen stehen. Sobald dort kein Wert steht, wird die Gruppeneinstellung verwendet.

Im Normalfall werden keine individuellen Unsicherheiten benötigt und die Gruppeneinstellung ist zu empfehlen. Für das Verwenden individueller Unsicherheiten sollte es gute Gründe geben. Das Instrument misst schließlich die Strecke A nicht anders als die Strecke B.

Um die Gruppeneinstellung zu setzen, findest Du den Reiter Eigenschaften bei jeder Gruppe. Im nachfolgenden Screenshot mal ein Beispiel für eine Streckengruppe. Die Unsicherheiten sind hier zu 1 mm / 1,5 ppm gesetzt.

[image]


Wenn Du entsprechend der Varianzkomponentenschätzung diese a-priori Unsicherheiten anpassen möchtest, musst Du nur diese Werte entsprechend ändern. Die Änderungen können auch gruppenübergreifend erfolgen. Wenn Du bei allen Richtungssätzen das Modell anpassen möchtest, dann selektiere alle Einträge im Baummenü. Die Einstellungen werden dann auf alle selektierten Gruppen übertragen. Nach der Änderung muss die Ausgleichung neu gestartet werden, versteht sich.

Viele Grüße
Micha

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Tags:
Varianzkomponentenschätzung, Varianzfaktor, stochastisches Modell


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