Análisis en los residuos de redes altimétricas mínimamente condicionadas
- Autores
- Justo, Claudio Eduardo; Pintarelli, María Beatriz
- Año de publicación
- 2019
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El análisis de residuos es una parte fundamental en el estudio individual de las observaciones en relación al modelo. En el caso de redes altimétricas es sabido que la escasez de grados de libertad es una de las características de su ajuste. Se busca mostrar como con herramientas estadísticas de uso común en el análisis de regresión lineal múltiple es posible realizar una comprobación de residuos a partir de ciertas condiciones. Tales herramientas consisten de estadísticos, histogramas y ploteos de residuos de los que valernos para la toma de decisiones. Para obtener las observaciones a ajustar se determinaron los desniveles entre una serie de marcas físicas de esta Facultad, mediante el método de nivelación compuesta con varios niveles automáticos similares. Con cada relevamiento se realizó un ajuste por Mínimos Cuadrados Ponderados con Condicionamiento Mínimo en el mismo punto fijo. Finalmente también se realizó un ajuste con todas las observaciones con el objeto de verificar la normalidad de las observaciones. Luego del ajuste quedó demostrado que el uso de observaciones duplicadas posibilitó construir histogramas y ploteos más cercanos a las hipótesis previas así como contar con estadísticos capaces de responder estrictamente a una distribución de probabilidades determinada. Además, por medio de la Distancia de Cook se buscó la influencia de las observaciones con residuos atípicos en los parámetros estimados.
Sección: Agrimensura
Facultad de Ingeniería - Materia
-
Agrimensura
comprobación de residuos
herramientas estadísticas - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/75012
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El análisis de residuos es una parte fundamental en el estudio individual de las observaciones en relación al modelo. En el caso de redes altimétricas es sabido que la escasez de grados de libertad es una de las características de su ajuste. Se busca mostrar como con herramientas estadísticas de uso común en el análisis de regresión lineal múltiple es posible realizar una comprobación de residuos a partir de ciertas condiciones. Tales herramientas consisten de estadísticos, histogramas y ploteos de residuos de los que valernos para la toma de decisiones. Para obtener las observaciones a ajustar se determinaron los desniveles entre una serie de marcas físicas de esta Facultad, mediante el método de nivelación compuesta con varios niveles automáticos similares. Con cada relevamiento se realizó un ajuste por Mínimos Cuadrados Ponderados con Condicionamiento Mínimo en el mismo punto fijo. Finalmente también se realizó un ajuste con todas las observaciones con el objeto de verificar la normalidad de las observaciones. Luego del ajuste quedó demostrado que el uso de observaciones duplicadas posibilitó construir histogramas y ploteos más cercanos a las hipótesis previas así como contar con estadísticos capaces de responder estrictamente a una distribución de probabilidades determinada. Además, por medio de la Distancia de Cook se buscó la influencia de las observaciones con residuos atípicos en los parámetros estimados. Sección: Agrimensura Facultad de Ingeniería |
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El análisis de residuos es una parte fundamental en el estudio individual de las observaciones en relación al modelo. En el caso de redes altimétricas es sabido que la escasez de grados de libertad es una de las características de su ajuste. Se busca mostrar como con herramientas estadísticas de uso común en el análisis de regresión lineal múltiple es posible realizar una comprobación de residuos a partir de ciertas condiciones. Tales herramientas consisten de estadísticos, histogramas y ploteos de residuos de los que valernos para la toma de decisiones. Para obtener las observaciones a ajustar se determinaron los desniveles entre una serie de marcas físicas de esta Facultad, mediante el método de nivelación compuesta con varios niveles automáticos similares. Con cada relevamiento se realizó un ajuste por Mínimos Cuadrados Ponderados con Condicionamiento Mínimo en el mismo punto fijo. Finalmente también se realizó un ajuste con todas las observaciones con el objeto de verificar la normalidad de las observaciones. Luego del ajuste quedó demostrado que el uso de observaciones duplicadas posibilitó construir histogramas y ploteos más cercanos a las hipótesis previas así como contar con estadísticos capaces de responder estrictamente a una distribución de probabilidades determinada. Además, por medio de la Distancia de Cook se buscó la influencia de las observaciones con residuos atípicos en los parámetros estimados. |
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