1) Hermert's estimation
Helmert估计
2) Helmert variance estimation
Helmert方差估计
1.
The practice shows that using Helmert variance estimation method to measure the traverse line of river(sea)-bridge is more accurate than common variance software;it solve the problem of the big difference of side lengths surveyed in traverse network and lowmetering accuracy of angle.
但存在两类不同性质的观测值和导线边长不等的问题,文中结合某大桥施工加密控制测量的实际情况,对跨江(海)导线测量中边长相差较大等问题,采用Helmert方差估计方法,分析平差过程中权的合理取定问题。
3) variance component estimation of Helmert
Helmert方差分量估计
1.
The method,variance component estimation of Helmert type, is often used to solve the problem that the weight ratio of different kinds of observations or different precision observations is incorrect.
Helmert方差分量估计是合理确定不同类观测值或不同种精度观测值权比的常用方法。
4) Helmert variance components estimation
Helmert方差分量估计
1.
Equivalence of rigorous formula to simplified formula of helmert variance components estimation;
Helmert方差分量估计严密公式与简化公式等价性的证明
5) Helmert Square Error
Helmert后验方差估计
6) Helmert type for estimating variance components
Helmert型方差分量估计
补充资料：Bayes估计量
Bayes估计量
Bayesian estimator
Bayes估计量【Bayesi助始廿ma.件;D自狱.。眨..界..] 用BayeS方法(Bayesian aPProach)由观察值对一未知参数所作的估计.统计问题使用这样的方法时，一般都假定未知参数所0 gR“是一具有给定先验分布7r=武do)的随机变量，决策空间D与集合0重合.且损失L(0，d)表示变量0与估计d的偏离.因此，函数L勿，d)通常假定为有形式L勿，d)=a(e)又(口一d)，其中又是误差向量0一d的某个非负函数，若k二1，则常取又勿一d)={0一d}“(“>0).最有用且在数学上最方便的是平方损失函数L(口，d)=}‘一d1’.对这一损失函数，Bayes估计量(Ba卿决策函教(Bavesian dedsion function))占’二亡厂(x)定义为使最小总损失 !;‘p‘二·“，一，‘薯必，“一”‘·’2’〕口‘么，叮‘““，达到的函数，或与之等价，了是使最小条件损失 ，母‘E{[口一占(x)]2+“)达到的函数，由此推出，在平方损失函数的场合，B竹es估计量与后验均值占‘(x)=E勿{x)相等，而Bayesj双险(Bayes risk)为 。‘二，占‘)二E!D矿夕}x)]‘此处O(0}劝是后验分布的方差: o(口{x)二任{{口一E(0{x)12!，、}. 例设二=(x，，，二，戈)，这里x，，，二，x。为具正态分布N勿，。’)的独立同分布变量，护己知，而未知参数0有正态分布N扭，铲).因为当x给定时口的后验分布为正态N(拜。，T:一、其中 n又。2一十“下一2 灿。二一—，，。一二n口‘一奋了一_ n口一汁~下且万=(x，十一+凡)/。，可知在平方损失函数{分一引’之下，Bayes估计量为占’(x)=线，而Bayes风险则为《二犷六伽铲十护).AH川畔即撰[补注]
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参考词条