摘要
对基于自变量和因变量误差的回归问题进行了进一步研究,证明了两种方法的实质并未解决同时考虑自变量和因变量的误差问题,其解算结果和不考虑自变量误差的解算结果完全相同。给出了能同时顾及自变量和因变量误差的新的回归模型,并推导了具体的解算方法。算例结果和基于矩阵分解的整体最小二乘法解算方法的结果相同,说明了本文方法的正确性。
The independent variables error and variables error are further studied. A new regression model is given, and calculation algorithms are deduced. Numerical experiments are used to demonstrate correctness of the new method, and the results are same as those of the total least square method. The algorithms proposed in this paper simplify the complicated matrix decomposing calculation, bring TLS into category of surveying adjustment.
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2008年第5期504-507,共4页
Geomatics and Information Science of Wuhan University
基金
国家自然科学基金资助项目(40574008)
江西省自然科学基金资助项目(0711008,0650007)
江西省教育厅科技基金资助项目(赣教财2006[208])
武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放研究基金资助项目(06-06,04-01-07)
数字国土江西省重点实验室开放研究基金资助项目(DLLJ200506)
地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目
关键词
线性回归
整体最小二乘
测量平差
linear regression
total least squares
surveying adjustment
