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Least-Squares Adjustment Software for Geodetic Sciences

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least-squares-adjustment:deformationanalysis

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least-squares-adjustment:deformationanalysis [2022/04/24 11:25] – H0 hinzugefuegt Michael Löslerleast-squares-adjustment:deformationanalysis [2022/04/24 11:32] (aktuell) – Nablavektor spezifiziert Michael Lösler
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 $$ T_{post,j} = \frac{\mathbf{\nabla}_{R,j}^T\mathbf{Q}_{\mathbf{\nabla\nabla}_{R,j}}^{-1}\mathbf{\nabla}_{R,j}} {m{{\hat{\sigma}_j'}^2}} \sim F_{m,f-m} | \mathrm{H}_0$$  $$ T_{post,j} = \frac{\mathbf{\nabla}_{R,j}^T\mathbf{Q}_{\mathbf{\nabla\nabla}_{R,j}}^{-1}\mathbf{\nabla}_{R,j}} {m{{\hat{\sigma}_j'}^2}} \sim F_{m,f-m} | \mathrm{H}_0$$ 
  
-Hierin bezeichnet ${{\hat{\sigma}_j'}^2}$ den um den Einfluss der Modellstörung $\mathbf{\nabla}$ reduzierten //a-posteriori// Varianzfaktor und $m = \tr\left(\mathbf{Q}_{\mathbf{\nabla\nabla}}\right)$.+Hierin bezeichnet ${{\hat{\sigma}_j'}^2}$ den um den Einfluss der Modellstörung $\mathbf{\nabla}_{R,j}$ reduzierten //a-posteriori// Varianzfaktor und $m = \tr\left(\mathbf{Q}_{\mathbf{\nabla\nabla}}\right)$.
  
 Analog zum [[:least-squares-adjustment:outlier|Ausreißertest]] ist die Nullhypothese $\mathrm{H}_0$ - es liegt keine Veränderung im $j$-ten Referenzpunkt vor - zu verwerfen, wenn die Teststatistik $T_j$ größer als das zugehörige Quantil der //F//-Verteilung ist.  Analog zum [[:least-squares-adjustment:outlier|Ausreißertest]] ist die Nullhypothese $\mathrm{H}_0$ - es liegt keine Veränderung im $j$-ten Referenzpunkt vor - zu verwerfen, wenn die Teststatistik $T_j$ größer als das zugehörige Quantil der //F//-Verteilung ist. 
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 Die Größe dieses Deformationsparametervektors $\mathbf{\nabla}_k$ lassen sich wiederum auf Signifikanz prüfen. Analog zum Referenzpunkttest lauten die beiden Teststatistiken: Die Größe dieses Deformationsparametervektors $\mathbf{\nabla}_k$ lassen sich wiederum auf Signifikanz prüfen. Analog zum Referenzpunkttest lauten die beiden Teststatistiken:
  
-$$ T_{prio,k} = \frac{\mathbf{\nabla}_k^T\mathbf{Q}_{\mathbf{\nabla\nabla},k}^{-1}\mathbf{\nabla}_k} {m\sigma_0^2} \sim F_{m,\infty}$$ +$$ T_{prio,k} = \frac{\mathbf{\nabla}_k^T\mathbf{Q}_{\mathbf{\nabla\nabla},k}^{-1}\mathbf{\nabla}_k} {m\sigma_0^2} \sim F_{m,\infty} | \mathrm{H}_0$$  
  
 und und
  
-$$ T_{post,k} = \frac{\mathbf{\nabla}_k^T\mathbf{Q}_{\mathbf{\nabla\nabla},k}^{-1}\mathbf{\nabla}_k} {m\hat{\sigma_0}^2} \sim F_{m,f}$$+$$ T_{post,k} = \frac{\mathbf{\nabla}_k^T\mathbf{Q}_{\mathbf{\nabla\nabla},k}^{-1}\mathbf{\nabla}_k} {m\hat{\sigma}_0^2} \sim F_{m,f} | \mathrm{H}_0$$ 
  
-Die detektierte Veränderung gilt wiederum als signifikant, wenn die Teststatistik $T_k$ größer als das zugehörige Quantil der //F//-Verteilung ist.+Die detektierte Veränderung gilt wiederum als signifikant, wenn die Nullhypothese $\mathrm{H}_0$ zu verwerfen und die Teststatistik $T_k$ größer als das zugehörige Quantil der //F//-Verteilung ist.
least-squares-adjustment/deformationanalysis.1650792357.txt.gz · Zuletzt geändert: 2022/04/24 11:25 von Michael Lösler