SavedAdd your journal

Journals / Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2006 / Cilt: 21 Sayı: 3

Robust Methods for the Detection of Outliers

ROBUST YÖNTEMLERLE UYUŞUMSUZ ÖLÇÜLERİN BELİRLENMESİ

Cevat İNAL
Mevlüt YETKİN
Pages
33–48
Publication Date
2006-09-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Finally, various examples in a simple linear regression model are given.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, complementary estimators to Least Squares Method which is the most widely used estimation technique in geodesy, especially robust estimators such as M estimators, BIBER Estimator, iterative weighting method, Berberan Method and bifactor reduction model for correlated observations are studied.
📊
Key Findings & Data:Furthermore, pre – adjustment and post – adjustment tests for outliers, reliability, breakdown point and leverage point are described.
💡
Conclusion & Impact:Finally, various examples in a simple linear regression model are given.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Uyuşumsuz Ölçü · Klasik Uyuşumsuz Ölçü Testleri · Robust Yöntemler

Abstract

In this study, complementary estimators to Least Squares Method which is the most widely used estimation technique in geodesy, especially robust estimators such as M estimators, BIBER Estimator, iterative weighting method, Berberan Method and bifactor reduction model for correlated observations are studied. Furthermore, pre – adjustment and post – adjustment tests for outliers, reliability, breakdown point and leverage point are described. Finally, various examples in a simple linear regression model are given.

Özet

Bu çalışmada, jeodezide en yaygın parametre kestirim yöntemi olan En Küçük Kareler Yöntemini tamamlayıcı kestiriciler örneğin M kestiriciler, BIBER kestiricisi, iteratif ağırlıklandırma yöntemi, Berberan yöntemi ve korelasyonlu ölçüler için bifaktör indirgeme modeli gibi robust yöntemler ve ek olarak robust – ridge kestiricisi incelenmiştir. Bunun yanında dengeleme öncesi veya sonrası kaba hatalı ölçülerin belirlenmesinde kullanılan test yöntemleri, güvenirlik, kırılma noktası ve kaldıraç noktası gibi kavramlar irdelenmiştir. Son olarak basit bir lineer regresyon modelinde çeşitli örnekler verilmiştir.

🔖

Cite This Article

İNAL, C., YETKİN, M. (2006). Robust Methods for the Detection of Outliers. Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 21 Sayı: 3, 33–48. https://ajindex.com/articles/938749

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (7)

  1. Aduol F.W.O., 1994, Robust Geodetic Parameter Estimation Through Iterative Weighting, Survey Review, 32: 359 – 367 Ata M., 1999, Statik Deformasyon Analizinde Robust Kestirim Yöntemlerinin Kullanılması Üzerine Bir Araştırma, Doktora Tezi, YTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Berber M., 1997, Kenar Ağlarında Uyuşumsuz Ölçülerin Klasik Uyuşumsuz Ölçü Testleri ve M – Kestirimi ile Belirlenmesi ve Karşılaştırılması, Yüksek Lisans Tezi, YTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Berberan A., 1995,
  2. Multiple Outlier Detection, Survey Review, 33:255 Csapo G., Kis M. and Völgyesi L., 2003, Different Adjustment Methods for the Hungarian Part of the Unified European Gravity Network, XXIII General Assembly of the International Union of Geodesy and Geophysics, June 30 – July 11, 2003,
  3. Sapporo, Japan Demirel H., 2005,
  4. Dengeleme Hesabı, YTÜ, İnşaat Fakültesi, Sayı:İN.JFM‐2005.001 Dilaver A., Konak H., Çepni, M.S., 1998, Jeodezik ağlarda uyuşumsuz ölçülerin yerelleştirilmesinde kullanılan yöntemlerin davranışları, H. K. M.O. dergisi, sayı:84, Ankara Erenoğlu R.C., 2003, Jeodezik Ağlarda Uyuşumsuz Ölçülerin Robust Yöntemlerle ve Uyuşumsuz Ölçü Testleriyle Belirlenmesi ve Birbirleriyle Karşılaştırılması, Yüksek Lisans Tezi, YTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Gross J., 2003,
  5. Linear Regression, Springer Verlag Hampel, F., Ronchetti, E., Rousseeuw, P., Stahel, W. 1986, Robust Statistics The Approach based on influence functions. John Wiley and Sons, New York Hekimoğlu Ş., 1998, Application of Equiredundancy Desing to M – Estimation, Journal of Surveying Engineering, ASCE, 124(3):103 – 124 Hekimoğlu Ş. and Berber M., 2003, Effectiveness of Robust Methods in Heterogeneous Linear Models, Journal of Geodesy, 76:706 – 713 Hekimoğlu Ş., 2005, Do Robust Methods Identify Outliers More Reliably Than Conventionel Test for Outliers, Zeitschrift für Vermessungwesen, 2005/3, 174 – 180 Hekimoğlu Ş., 2006, Kaba Hataların Belirlenmesindeki Sorunlar, Harita Dergisi:S.135:80 – 93:01/2006 Huber P., 1981,
  6. Robust Statistics, John Wiley & Sons Inc. New York Kuang S.H., 1996, Geodetic Network Analysis and Optimal Design, Ann Arbor Pres, INC Chelsea Michigan Leick A., 1995,
  7. GPS Satellite Surveying, John Wiley & Sons, New York Rousseeuw P. and Leroy A.M., 1987 Robust Regression and Outlier Detection. John Wiley & Sons Inc. New York. Seemkooei, A.A., 2001, Strategy for Designing Geodetic Network with High Reliability and Geometrical Strength, Journal of Surveying Engineering, Vol. 127, No.3 Yang Y., So