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Ajuste de mínimos cuadrados

El ajuste de mínimos cuadrados es un modelo para la solución de un sistema de ecuaciones sobredeterminado basado en el principio de mínimos cuadrados de residuos de observación . Se utiliza ampliamente en las disciplinas de topografía , geodesia y fotogrametría , el campo de la geomática , en conjunto.

Formulación

Hay tres formas de ajuste de mínimos cuadrados: paramétrico , condicional y combinado :

Claramente, los ajustes paramétricos y condicionales corresponden al caso combinado más general cuando f ( X , Y ) = h ( X ) - Y y f ( X , Y ) = g ( Y ) , respectivamente. Sin embargo, los casos especiales justifican soluciones más simples, como se detalla a continuación. A menudo en la literatura, Y puede denotarse como L.

Solución

Por lo tanto, las igualdades anteriores sólo son válidas para los parámetros estimados y las observaciones . Por el contrario, las observaciones medidas y los parámetros aproximados producen un cierre erróneo distinto de cero :

la expansiónjacobianosmatrices de diseño
las correcciones de parámetrosa priorilos residuos de observación

En el ajuste paramétrico, la segunda matriz de diseño es una identidad, B = - I , y el vector de cierre erróneo puede interpretarse como los residuos preajustados, por lo que el sistema se simplifica a:

mínimos cuadrados ordinariosA = 0multiplicadores de Lagrange para relacionar las dos matrices jacobianas y transformar el problema de mínimos cuadrados restringidode matrices de covarianza a posteriori

Cálculo

Dadas las matrices y vectores anteriores, su solución se encuentra mediante métodos estándar de mínimos cuadrados; por ejemplo, formar la matriz normal y aplicar la descomposición de Cholesky , aplicar la factorización QR directamente a la matriz jacobiana, métodos iterativos para sistemas muy grandes, etc.

Ejemplos resueltos

Aplicaciones

Conceptos relacionados

Extensiones

Si se encuentra una deficiencia de rango , a menudo se puede rectificar mediante la inclusión de ecuaciones adicionales que imponen restricciones a los parámetros y/u observaciones, lo que lleva a mínimos cuadrados restringidos .

Referencias

  1. ^ Kotz, Samuel; Leer, Campbell B.; Balakrishnan, N.; Vidakovic, Brani; Johnson, Norman L. (15 de julio de 2004). "Modelo de Gauss-Helmert". Enciclopedia de Ciencias Estadísticas . Hoboken, Nueva Jersey, EE. UU.: John Wiley & Sons, Inc. doi :10.1002/0471667196.ess0854.pub2. ISBN 978-0-471-66719-3.
  2. ^ Förstner, Wolfgang; Wrobel, Bernhard P. (2016). "Estimacion". Visión Fotogramétrica por Computadora . Geometría y Computación. vol. 11. Cham: Editorial Internacional Springer. págs. 75-190. doi :10.1007/978-3-319-11550-4_4. ISBN 978-3-319-11549-8. ISSN  1866-6795.
  3. ^ Schaffrin, Burkhard; Nieve, Kyle (2010). "Regularización de mínimos cuadrados totales del tipo Tykhonov y un antiguo hipódromo en Corinto". Álgebra lineal y sus aplicaciones . 432 (8). Elsevier BV: 2061–2076. doi : 10.1016/j.laa.2009.09.014 . ISSN  0024-3795.
  4. ^ Neitzel, Frank (17 de septiembre de 2010). "Generalización de mínimos cuadrados totales en un ejemplo de transformación de similitud 2D ponderada y no ponderada". Revista de Geodesia . 84 (12). Springer Science y Business Media LLC: 751–762. Código Bib : 2010JGeod..84..751N. doi :10.1007/s00190-010-0408-0. ISSN  0949-7714. S2CID  123207786.

Bibliografía

Apuntes de conferencias e informes técnicos.
Libros y capítulos