2.1.6.1 粗差概念

误差大于正常误差的最大限值时，定义为粗差。

粗差应该在数据处理前尽量发现查找，并予以剔除。粗差不能参与数据的处理和精度的估算。

2.1.6.1.1 粗差的分类

粗差分为差错和超限两种情况。

  • 差错：测量内外业过程中因人为疏忽大意或其他未知原因造成的差错。差错不属于误差，一般可以避免，但观测数据量很大的时候，差错经常混在有效信息中难以被发现。
    一般可采用检查、统计等方法来发现。
  • 超限：一组观测值中，某观测值的误差超过规定的该组误差最大限值时，即为超限误差。超限的观测值应剔除，若有必要应重测，其值应小于该组误差最大限值。

2.1.6.1.2 粗差的特点

  • 数量少：在一组等精度观测值中，超过误差限值的可能性很小。
  • 突发性强：引起粗差的因素很多，有些无法预见，粗差不遵循偶然误差的统计分布规律。
  • 数值大：不管是差错还是误差超限，粗差都比正常误差大。

2.1.6.2 粗差的探测方法

  • 稳健估计法：利用最小二乘法求解参数估计和残差，根据选择的权函数反复计算迭代的等价权，使含有粗差的观测值权函数趋近于零，实现未知参数的稳健性估计。
  • 数据探测法：将粗差纳入函数模型，通过假设检验来探测粗差，在平差过程中监测出粗差，并对粗差进行定位、剔除，然后按照一定的平差方法进行参数估计。