Impact of Different Types of Acceptance Regions on Data Snooping with Multiple Alternative Hypotheses

YU Hang; WANG Jian; WANG Leyang; NING Yipeng; ZHAO Wei

doi:10.13203/j.whugis20240136

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Impact of Different Types of Acceptance Regions on Data Snooping with Multiple Alternative Hypotheses

Geodesy and Survey Engineering | 更新时间：2026-11-05

- Impact of Different Types of Acceptance Regions on Data Snooping with Multiple Alternative Hypotheses
- Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol. 50, Issue 10, Pages: 1978-1990(2025)
- 作者机构：
  
  1.苏州科技大学地理科学与测绘工程学院，江苏苏州，215009
  2.北京建筑大学测绘与城市空间信息学院，北京，100044
  3.东华理工大学测绘与空间信息工程学院，江西南昌，330013
  4.山东建筑大学测绘地理信息学院，山东济南，250101
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13203/j.whugis20240136
  CLC： P207
- Received：24 September 2024，
  
  Published：05 October 2025
- 稿件说明：
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余航,王坚,王乐洋，等.接受域类型差异对多重备选假设数据探测法的影响分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(10):1978-1990.

YU Hang,WANG Jian,WANG Leyang,et al. Impact of Different Types of Acceptance Regions on Data Snooping with Multiple Alternative Hypotheses[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(10):1978-1990.
余航,王坚,王乐洋，等.接受域类型差异对多重备选假设数据探测法的影响分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(10):1978-1990. DOI：10.13203/j.whugis20240136

YU Hang,WANG Jian,WANG Leyang,et al. Impact of Different Types of Acceptance Regions on Data Snooping with Multiple Alternative Hypotheses[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(10):1978-1990. DOI：10.13203/j.whugis20240136

摘要

当先验单位权方差因子已知时，超椭球体或超多面体接受域常被用于多重备选假设数据探测法，以探测与识别观测值中的粗差，但不同接受域类型对该方法的影响缺乏分析。首先，分别基于残差和闭合差构建的Baarda

-检验统计量，综合分析接受域类型的差异对检验空间、检验决策概率计算、最小可探测偏差（minimal detectable bias，MDB）及正确识别率的影响

总结了目前3种计算检验决策概率的方法;然后，以二维闭合差的检验空间为基础，揭示了不同接受域类型导致的正确识别率差异与函数模型几何间的对应关系。数值实验结果表明，不同接受域类型不仅会导致MDB的不同，还会影响检验决策概率的大小，导致正确识别率存在差异。分析该差异与模型几何间的关系有助于改善网形设计，降低接受域类型的差异对备选模型正确识别率的影响。

Abstract

Objectives

When a priori variance factor is known

hyperellipsoidal or hyperpolyhedral acceptance regions are frequently utilized for data snooping with multiple alternative hypotheses to pinpoint potential outliers in the observations. Despite their prevalence

there is a dearth of research examining how these regions affect the efficacy of data snooping.

Methods

Residual- and misclosure-based Baarda

-test statistics are used to provide a comprehensive analysis of the impact of different acceptance regions on the testing space

decision probabilities

the minimal detectable bias (MDB)

and the probability of correctly identifying an alternative hypothesis. How the geometry of the functional model impacts the correct identification probabilities is also used in a two-dimensional misclosure-based testing space.

Results

The results show that different types of acceptance regions have a certain impact on the size of the MDB and the testing decision probabilities

but it is not significant. However

under certain geometric conditions

the variation in correct identification probabilities is significant

with a theoretical difference of nearly 3% in single-point positioning scenarios. From the geometric perspective of partitioning of the misclosure space

the difference in acceptance regions will change the subspaces of the critical regions

thereby affecting the results of outlier detection and identification.

Conclusions

Analyzing the relationship between different types of acceptance regions and model geometry can help improve the model geometry and reduce its impact on the probability of correct identification. The findings are informative for the selection of hyperellipsoid and hyperpolyhedral acceptance regions

when employing data snooping with multiple alternative hypotheses in scenarios where the a priori variance factor is known.

关键词

Keywords

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