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--- least-squares-adjustment:variance-component-estimation [2018/03/11 20:15] – angelegt Michael Lösler
+++ least-squares-adjustment:variance-component-estimation [2018/03/11 22:08] – Michael Lösler
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 Die geschätzten Varianzkomponenten lassen sich, wie auch der globale //a-posteriori// Varianzfaktor der Gesamtausgleichung, durch einen Hypothesentest validieren. Insbesondere bedeutet ein:
-  * ''σ<sup>2</sup> ≫ 1.0'' eine zu optimistische Annahme des //a-priori// gewählten stochastischen Modells (oder das Vorliegen von [[:least-squares-adjustment:outlier|Modellstörungen]] im funktionalen Modell)
+  * $\sigma^2 \gg 1.0$ eine zu optimistische Annahme des //a-priori// gewählten stochastischen Modells (oder das Vorliegen von [[:least-squares-adjustment:outlier|Modellstörungen]] im funktionalen Modell)
-  * ''σ<sup>2</sup> ≪ 1.0'' eine zu pessimistische Wahl des a-priori stochastischen Modells.
+  * $\sigma^2 \ll 1.0$ eine zu pessimistische Wahl des a-priori stochastischen Modells.
-Die Zuverlässigkeit der geschätzten Varianzkomponenten hängt maßgeblich vom Grad der Überbestimmung - dem [[:least-squares-adjustment:reliability#redundanzanteil|Redundanzanteil]] der Gruppe - ab. Idealerweise liegt dieser über ''r<sub>j</sub> > 50'' für die jeweilige Komponente (vgl. Förstner 1979).
+Die Zuverlässigkeit der geschätzten Varianzkomponenten hängt maßgeblich vom Grad der Überbestimmung - dem [[:least-squares-adjustment:reliability#redundanzanteil|Redundanzanteil]] der Gruppe - ab. Idealerweise liegt dieser über $r_j \gt 50$ für die jeweilige Komponente (vgl. Förstner 1979).