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        產品知識

        關于滾動軸承性能數據的分析

        • 作者:zhangdewang006
        • 發布時間:2020-11-03
        • 點擊:
        離散數據以及一些條件的誤差給數據剖析帶來很大的艱難,以至嚴重毀壞數據而帶來錯誤的剖析結果,理想條件下該現象的確存在。中位數是數據剖析中-一個十分穩健的參數,當數據沒有離散數據時,其數值接近于數據組的均勻值。
         
        當數據有離散數據時,均勻值會遠離真實值,而中位數簡直不偏離真實值,闡明中位數是穩健的。因而,能夠用中位數戰爭均值之間的差別來判別數據中能否存在離散數據。
         
        應用改良的HuberM辦法處置數據,假如均勻值越來越接近中位數,闡明數據不存在離散數據;假如均勻值越來越偏離中位數,闡明數據存在離散數據。
         
        顯著性程度依據數據請求而定,依據近代統計學,引薦取值范圍為0~0.1.經過改良的HuberM辦法處置過的數據,其離散數據對總體數據的影響降低、顯著性程度進步,為數據的進步剖析提供牢靠的保證。其中些理論需求進步完善,如中位數與均勻值的類似度、數據的顯著性程度如何肯定等,尚缺乏理論根據。
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