參數(shù)估計(jì)可以清晰、準(zhǔn)確地評(píng)估數(shù)據(jù)（data)特征，在數(shù)據(jù)靜態(tài)評(píng)估方面有很大的優(yōu)越性。滾輪軸承外圈采用外圈壁較厚的滿裝圓柱滾子軸承，滾輪的外徑面有圓柱形和弧形，可根據(jù)使用場合設(shè)計(jì)來與滾道面配合。利用這種外圈，滾輪可以直接在滾道上滾動(dòng)，并可以承受較重負(fù)荷和沖擊負(fù)荷。常用的參數(shù)估計(jì)主要有矩估計(jì)和極大似然估計(jì)，是近代統(tǒng)計(jì)學(xué)中重要的數(shù)據(jù)分析(Analyse)方法。然而，參數(shù)估計(jì)要求數(shù)據(jù)中無污染數(shù)據(jù)，也就是沒有離散值。
如果有離散值出現(xiàn)，即使很少，參數(shù)(parameter)估計(jì)的效果也會(huì)大大降低（reduce)，甚至出現(xiàn)錯(cuò)誤。矩估計(jì)需要知道數(shù)據(jù)分布類型.原點(diǎn)矩或者中心矩收斂，但有些情況下,數(shù)據(jù)的矩是不存在的:極大似然法要求數(shù)據(jù)分布類型已知并求出極小值，但在一些情況下無法直接求出極小值，需要借助其他方法，增加計(jì)算的難度（difficulty)。
非參教估計(jì)是近代統(tǒng)計(jì)學(xué)中重要的分析(Analyse)方法之一，適用于小樣本、無分布樣本、污染樣本、混雜樣本，在數(shù)據(jù)評(píng)估中占有很重要的位置（position )。常用的非參數(shù)估計(jì)主要有符號(hào)估計(jì)、秩估計(jì)、柯爾莫哥洛夫估計(jì)和斯米爾諾夫估計(jì)等。
例如，符號(hào)估計(jì)法可以估計(jì)兩個(gè)總體的差異性與一個(gè)總體的時(shí)序差異性等問題;秩估計(jì)法可以估計(jì)兩個(gè)總體的位置（position )分布，以反映總體差異的特點(diǎn);柯爾莫哥洛夫估計(jì)法可以分析(Analyse)一個(gè)總體數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)分布的差異性;斯米爾諾夫估計(jì)法可以反映兩個(gè)總體是不屬于相同分布的問題。
雖然非參數(shù)(parameter)估計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)要求不高，但其評(píng)估結(jié)果很模糊、粗糙，且數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)沒有體現(xiàn)。結(jié)合參數(shù)估計(jì)和非參數(shù)估計(jì)的特點(diǎn)可以看出，在參數(shù)估計(jì)與非參數(shù)估計(jì)方法中，單獨(dú)采用任何一種評(píng)估方法， 都很難對(duì)數(shù)據(jù)做出有效、正確的評(píng)估。
從數(shù)據(jù)（data)評(píng)估的角度（angle)看，參數(shù)(parameter)估計(jì)無論是矩估計(jì)還是極大似然估計(jì)，每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)估結(jié)果貢獻(xiàn)大小不同，大數(shù)據(jù)(Data Mining)對(duì)評(píng)估結(jié)果影響較大，小數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)估結(jié)果影響較小。例如，在矩估計(jì)中，數(shù)據(jù)平均值（The average value)是數(shù)據(jù)線性組合，可以看出離散數(shù)據(jù)比其他數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響要大得多;數(shù)據(jù)方差值是數(shù)據(jù)與平均值差的平方組合，可以看出離散值比其他數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響更大。
而非參數(shù)估計(jì)把每個(gè)數(shù)據(jù)（data)對(duì)總體的影響同等對(duì)待，可以弱化離散數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響。復(fù)合滾輪軸承作為復(fù)合滾輪和機(jī)器設(shè)備連接的部分，通常軸頭頭部設(shè)計(jì)為倒角，方便安裝，可直接將軸頭接焊接在設(shè)備上，也可將軸頭焊接在帶有圓孔的連接板上再將連接板和設(shè)備組裝。為此，本書融合參數(shù)估計(jì)與非參數(shù)估計(jì)的優(yōu)點(diǎn)，提出參數(shù)與非參數(shù)融合方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以挖掘（excavate)更多的數(shù)據(jù)信息，更有效地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估。
根據(jù)參數(shù)(parameter)估計(jì)中矩估計(jì)的特點(diǎn)，以穩(wěn)健數(shù)據(jù)作為評(píng)估對(duì)象，將平均值及標(biāo)準(zhǔn)差作為數(shù)據(jù)的工作性能及靈敏性能，二者屬于評(píng)估數(shù)據(jù)基本特征的性能指標(biāo)（target aim);使用符號(hào)法分析樣本容量相同的兩個(gè)樣本總體的差異，二者的差異反映兩個(gè)樣本總體的時(shí)序特征;使用秩和法分析兩個(gè)樣本總體的位置（position )分布，體現(xiàn)兩個(gè)樣本的狀態(tài)特征;用基本特征、時(shí)序特征、狀態(tài)特征構(gòu)建參數(shù)與非參數(shù)融合評(píng)估體系，可以從小批量產(chǎn)品中選出綜合性能優(yōu)的產(chǎn)品。復(fù)合滾輪軸承當(dāng)中主要的承載體，主要承受垂直方向的載荷和沖擊負(fù)荷，具有很強(qiáng)的耐沖擊性、耐磨性及抗腐蝕性。由于主滾輪為滿裝滾子軸承，亦可作為單向軸承單獨(dú)使用。