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Im Schwerpunkt der Anschlusspunkte – Zur Genauigkeit geodätischer Koordinatentransformationen / In the centre of gravity of the control points - on the accuracy of geodetic coordinate transformationsLehmann, Rüdiger 22 January 2015 (has links) (PDF)
Eine in der Geoda¨sie bekannte Regel besagt, dass die Genauigkeit zu transformierender Neupunkte im Schwerpunkt der Anschlusspunkte am höchsten ist. Weniger bekannt ist, unter welchen Voraussetzungen dies generell gilt. Allgemein unbekannt ist bisher, auf welche Koordinatentransformationen man diese Regel ausdehnen kann. Wir zeigen dies auf und untersuchen einen Fall, in dem diese Regel nicht gilt. Es stellt sich heraus, dass der am genauesten transformierbare Neupunkt theoretisch sogar außerhalb der konvexen Hülle der Anschlusspunkte liegen kann. / A rule well-known in Geodesy states that the accuracy of points to be transformed is best in the centre of gravity of the control points. Less well- known is, under which conditions this rule gen- erally applies. The exact set of coordinate transforms, to which we can extend the validity of this rule, is widelyunknown. We demonstrate this and investigate a case, in which this rule does not apply. It turns out that the most accurately transformable point be even be located outside the convex hull of the control points.
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Geodätische Fehlerrechnung mit der skalenkontaminierten Normalverteilung / Geodetic Error Calculus by the Scale Contaminated Normal DistributionLehmann, Rüdiger 22 January 2015 (has links) (PDF)
Geodätische Messabweichungen werden oft gut durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen beschrieben, die steilgipfliger als die Gaußsche Normalverteilung sind. Das gilt besonders, wenn grobe Messabweichungen nicht völlig ausgeschlossen werden können. Neben einigen in der Geodäsie bisher verwendeten Verteilungen (verallgemeinerte Normalverteilung, Hubers Verteilung) diskutieren wir hier die skalenkontaminierte Normalverteilung, die für die praktische Rechnung einige Vorteile bietet. / Geodetic measurement errors are frequently well described by probability distributions, which are more peak-shaped than the Gaussian normal distribution. This is especially true when gross errors cannot be excluded. Besides some distributions used so far in geodesy (generalized normal distribution, Huber’s distribution) we discuss the scale contaminated normal distribution, which offers some advantages in practical calculations.
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Im Schwerpunkt der Anschlusspunkte – Zur Genauigkeit geodätischer KoordinatentransformationenLehmann, Rüdiger January 2010 (has links)
Eine in der Geoda¨sie bekannte Regel besagt, dass die Genauigkeit zu transformierender Neupunkte im Schwerpunkt der Anschlusspunkte am höchsten ist. Weniger bekannt ist, unter welchen Voraussetzungen dies generell gilt. Allgemein unbekannt ist bisher, auf welche Koordinatentransformationen man diese Regel ausdehnen kann. Wir zeigen dies auf und untersuchen einen Fall, in dem diese Regel nicht gilt. Es stellt sich heraus, dass der am genauesten transformierbare Neupunkt theoretisch sogar außerhalb der konvexen Hülle der Anschlusspunkte liegen kann. / A rule well-known in Geodesy states that the accuracy of points to be transformed is best in the centre of gravity of the control points. Less well- known is, under which conditions this rule gen- erally applies. The exact set of coordinate transforms, to which we can extend the validity of this rule, is widelyunknown. We demonstrate this and investigate a case, in which this rule does not apply. It turns out that the most accurately transformable point be even be located outside the convex hull of the control points.
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Geodätische Fehlerrechnung mit der skalenkontaminierten NormalverteilungLehmann, Rüdiger January 2012 (has links)
Geodätische Messabweichungen werden oft gut durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen beschrieben, die steilgipfliger als die Gaußsche Normalverteilung sind. Das gilt besonders, wenn grobe Messabweichungen nicht völlig ausgeschlossen werden können. Neben einigen in der Geodäsie bisher verwendeten Verteilungen (verallgemeinerte Normalverteilung, Hubers Verteilung) diskutieren wir hier die skalenkontaminierte Normalverteilung, die für die praktische Rechnung einige Vorteile bietet. / Geodetic measurement errors are frequently well described by probability distributions, which are more peak-shaped than the Gaussian normal distribution. This is especially true when gross errors cannot be excluded. Besides some distributions used so far in geodesy (generalized normal distribution, Huber’s distribution) we discuss the scale contaminated normal distribution, which offers some advantages in practical calculations.
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The 3σ-rule for outlier detection from the viewpoint of geodetic adjustmentLehmann, Rüdiger 21 January 2015 (has links) (PDF)
The so-called 3σ-rule is a simple and widely used heuristic for outlier detection. This term is a generic term of some statistical hypothesis tests whose test statistics are known as normalized or studentized residuals. The conditions, under which this rule is statistically substantiated, were analyzed, and the extent it applies to geodetic least-squares adjustment was investigated. Then, the efficiency or non-efficiency of this method was analyzed and demonstrated on the example of repeated observations. / Die sogenannte 3σ-Regel ist eine einfache und weit verbreitete Heuristik für die Ausreißererkennung. Sie ist ein Oberbegriff für einige statistische Hypothesentests, deren Teststatistiken als normierte oder studentisierte Verbesserungen bezeichnet werden. Die Bedingungen, unter denen diese Regel statistisch begründet ist, werden analysiert. Es wird untersucht, inwieweit diese Regel auf geodätische Ausgleichungsprobleme anwendbar ist. Die Effizienz oder Nichteffizienz dieser Methode wird analysiert und demonstriert am Beispiel von Wiederholungsmessungen.
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The 3σ-rule for outlier detection from the viewpoint of geodetic adjustmentLehmann, Rüdiger January 2013 (has links)
The so-called 3σ-rule is a simple and widely used heuristic for outlier detection. This term is a generic term of some statistical hypothesis tests whose test statistics are known as normalized or studentized residuals. The conditions, under which this rule is statistically substantiated, were analyzed, and the extent it applies to geodetic least-squares adjustment was investigated. Then, the efficiency or non-efficiency of this method was analyzed and demonstrated on the example of repeated observations. / Die sogenannte 3σ-Regel ist eine einfache und weit verbreitete Heuristik für die Ausreißererkennung. Sie ist ein Oberbegriff für einige statistische Hypothesentests, deren Teststatistiken als normierte oder studentisierte Verbesserungen bezeichnet werden. Die Bedingungen, unter denen diese Regel statistisch begründet ist, werden analysiert. Es wird untersucht, inwieweit diese Regel auf geodätische Ausgleichungsprobleme anwendbar ist. Die Effizienz oder Nichteffizienz dieser Methode wird analysiert und demonstriert am Beispiel von Wiederholungsmessungen.
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