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基于SA-MCMC算法的非线性测量误差模型数据删除影响

来源 :河海大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：luo2kai3

【摘 要】

：

为了研究非线性测量误差模型强影响点的识别问题,首先将非线性测量误差模型中存在误差的不可观测的数据当作缺失数据,利用SA-MCMC算法求得模型参数的最大似然估计,然后用Q函

【作 者】

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徐亮 李艳 林金官 夏乐天 

【机 构】

：

东南大学数学系,河海大学理学院

【出 处】

：

河海大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2009年4期

【关键词】

：

缺失数据 MH算法 SA-MCMC算法 Q函数 COOK距离 数据删除 missing data  MH algorithm  SA-MCMC algorith 

【基金项目】

：

江苏省自然科学基金（BK2008284）,东南大学校基金（9207011430）

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为了研究非线性测量误差模型强影响点的识别问题,首先将非线性测量误差模型中存在误差的不可观测的数据当作缺失数据,利用SA-MCMC算法求得模型参数的最大似然估计,然后用Q函数代替可观测数据的对数似然函数进行影响分析,得到了建立在Q函数基础上的广义Cook距离及其一步近似,最后通过算例说明了诊断统计量的有效性.

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