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滾動軸承數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性

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滾動軸承數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性

發(fā)布時間:2019-06-20    點擊次數(shù):次   
滾動軸承(bearing)數(shù)據(jù)的穩(wěn)?。╬rudent)性:

近代統(tǒng)計學認為,實驗(experiment)數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性是數(shù)據(jù)分析(Analyse)的前提,然而在實驗過程中,由于實驗儀器、溫度(temperature)、濕度、人為等因素(factor)的影響,實驗數(shù)據(jù)中會出現(xiàn)異常值,也就是離散值,為了便于研究,在書中用離散值表述。
平均數(shù)是統(tǒng)計學中的一 個重要概念,在日常生活及工作中經常用這個參數(shù)(parameter)作為闡述(expound)某種思想與看法的依據(jù)。復合滾輪軸承作為復合滾輪和機器設備連接的部分,通常軸頭頭部設計為倒角,方便安裝,可直接將軸頭接焊接在設備上,也可將軸頭焊接在帶有圓孔的連接板上再將連接板和設備組裝。根據(jù)平均數(shù)的概念可以從“某家庭人均月收入增加了500元”得出“這個家庭的生活水(flowing water)平得到很大的提高”這-結論。如果將“人均月收人增加了500元”應用于某社區(qū),想得出同樣結論就需要慎重考慮。假設有兩個社區(qū)A和B,A社區(qū)是某企業(yè)職工住宅區(qū); B社區(qū)居住人員復雜、職業(yè)多樣;假設這兩個社區(qū)人均月收入都增加了500元,但A社區(qū)每人每月都增加了500元,而B社區(qū)僅有一個家庭的收人增加了,其余家庭的收人均無增加。這樣,“B社區(qū)生活水平得到很大提高”這-結論就值得懷疑了。這個簡單例子說明平均數(shù)很容易受離散數(shù)據(jù)(data)(離群值或野值)的影響。在經典統(tǒng)計學中,平均數(shù)對離散數(shù)據(jù)具有很大的敏感性或者說采集到的數(shù)據(jù)不穩(wěn)健。這就涉及(to involve)數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性問題。
經典統(tǒng)計學過重地依賴實驗(experiment)數(shù)據(jù)(data)對假設模型的符合程度,表示在-定的假設模型條件下按照定的準則是*優(yōu)的。然而,任何隨機現(xiàn)象都很難用一一種數(shù)學模型準確描述,只是實驗數(shù)據(jù)的一種近似。 當假設模型與實驗數(shù)據(jù)有誤差時,該模型就不是*優(yōu)的,誤差越大,離*優(yōu)就越遠。為此,在對數(shù)據(jù)進行分析之前,需要判斷數(shù)據(jù)是否穩(wěn)健,或者說數(shù)據(jù)中是否存在離散數(shù)據(jù)。下面以數(shù)據(jù)平均值為例說明數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性。
樣本均值即平均值(The average value)是統(tǒng)計學中使用*多的一個統(tǒng)計量, 當數(shù)據(jù)(data)來自正態(tài)分布的獨立同分布樣本時,樣本均值在多種準則下是總體期望的*優(yōu)估計。如果數(shù)據(jù)偏離正態(tài)分布時,樣本均值則不一定是*優(yōu)估計。
例如,10頭小豬在出生后第1周的體重增加量為(單位: kg):
1.70, 1.60, 1.45, 1.50, 1.90, 1.20, 18.0, 1.40, 1.75, 1.50
一般認為稱重問題屬于正態(tài)分布,應采用平均值估計。螺栓滾輪軸承方式不當也可以造成滾輪軸承發(fā)熱。通過潤滑可以減少零件運動中的磨損,保證壓力機精度,降低能量消耗。潤滑分稀油潤滑、濃油潤滑等。滾輪軸承組合滾輪軸承由主滾輪、側滾輪、軸頭和蓋板組成。該軸承為密封結構,充填潤滑脂,提供長期有效潤滑,用戶可免潤滑。對于使用工況惡劣的可設計補充潤滑脂的通道,提高軸承使用壽命。為此,用平均值估計小豬在出生后第1周的體重增加量,得到平均值為3.2kg。不難發(fā)現(xiàn),這個均值估計結果比大多數(shù)數(shù)據(jù)(data)都大很多,原因來自離散數(shù)據(jù)18.0kg。
又如,某學生通過物理實驗確定當?shù)氐闹亓铀俣?,測得數(shù)據(jù)(單位: m/s3):
9.80, 9.79, 9.78, 7.81, 7.80
經計算,樣本均值為8.996m/s。將這個結果作為當?shù)氐闹亓铀俣裙烙嬛?,存在較大的誤差,因為樣本數(shù)據(jù)中存在兩個離散數(shù)據(jù),即7.80m/s2和7.81m/s2。
由上述例子可以發(fā)現(xiàn),不穩(wěn)健(prudent)的數(shù)據(jù)會降低(reduce)分析(Analyse)結果的精度,甚至導致錯誤的分析結果,因此在數(shù)據(jù)分析(Data Analysis)之前,應對數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性處理。

  
  

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