Empirical analyses of robustness of the square Msplit estimation

Zbigniew Wiśniewski; Marek Zienkiewicz

doi:10.1515/jag-2020-0009

Empirical analyses of robustness of the square Msplit estimation

Abstrakt

The paper presents Msplit estimation as an alternative to methods in the class of robust M-estimation. The analysis conducted showed that Msplit estimation is highly efficient in the identification of observations encumbered by gross errors, especially those of small or moderate values. The classical methods of robust estimation provide then unsatisfactory results. Msplit estimation also shows high robustness to single gross errors of large values. The presented analysis of Msplit estimators’ robustness is of a chiefly empirical nature and is based on the example of a simulated levelling network and a real angular-linear network. Using the Monte Carlo method, mean success rates for outlier identification were determined and the courses of empirical influence functions were specified. The outcomes of the analysis were compared with the relevant values achieved via selected methods of robust M-estimation.

Cytowania

5

CrossRef
0

Web of Science
5

Scopus

Autorzy (2)

Zbigniew Wiśniewski Prof.
Marek Zienkiewicz dr inż.

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

pełna treść artykułu zobacz w serwisie zewnętrznym otwiera się w nowej karcie

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:: Publikacja w czasopiśmie
Typ:: artykuły w czasopismach
Opublikowano w:: Journal of Applied Geodesy nr 15, strony 87 - 104,
ISSN: 1862-9016
Język:: angielski
Rok wydania:: 2021
Opis bibliograficzny:: Wiśniewski Z., Zienkiewicz M.: Empirical analyses of robustness of the square Msplit estimation// Journal of Applied Geodesy -Vol. 15,iss. 2 (2021), s.87-104
DOI:: Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1515/jag-2020-0009
Weryfikacja:: Politechnika Gdańska