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1)  H-T estimator
H-T估计
2)  Hlder estimate
Hlder估计
3)  H~1 Error Estimate
H~1估计
4)  t-type estimation
t型估计
1.
As an alternative way,a t-type estimation has been proposed and theoretically researched recently.
本文将近年来统计界提出并有较深入理论研究的t型估计引入测量平差中,提出Gauss-Markov模型的t型抗差估计及其算法,并进行了模拟计算。
2.
t-type estimation was introduced to geodetic adjustments as a robust estimation.
将近年来统计界提出的并有较深入理论研究的t型估计引入测量数据处理中,提出了Gauss-Markov模型的t型抗差估计,给出了相应的EM算法,并进行了模拟计算。
3.
The equivalent weight form of t-type estimation is presented.
t型估计的基本思想是以t分布刻画误差分布,可从形式上得到t型估计解的等价权形式,但t型估计不能抵抗病态性的缺点。
5)  H∞ optimal estimation
H~∞最优估计
6)  H∞fault estimation
H∞故障估计
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