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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김희준 (부산수산대학교 응용지질학과)
저널정보
대한자원환경지질학회 자원환경지질 자원환경지질 제28권 제4호
발행연도
1995.1
수록면
433 - 438 (6page)

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The most popular minimization method is based on the least-squares criterion, which uses the $L_2$ norm to quantify the misfit between observed and synthetic data. The solution of the least-squares problem is the maximum likelihood point of a probability density containing data with Gaussian uncertainties. The distribution of errors in the geophysical data is, however, seldom Gaussian. Using the $L_2$ norm, large and sparsely distributed errors adversely affect the solution, and the estimated model parameters may even be completely unphysical. On the other hand, the least-absolute-deviation optimization, which is based on the $L_1$ norm, has much more robust statistical properties in the presence of noise. The solution of the $L_1$ problem is the maximum likelihood point of a probability density containing data with longer-tailed errors than the Gaussian distribution. Thus, the $L_1$ norm gives more reliable estimates when a small number of large errors contaminate the data. The effect of outliers is further reduced by M-fitting method with Cauchy error criterion, which can be performed by iteratively reweighted least-squares method.

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