滾輪滾針軸承(bearing)參數(shù)(parameter)估計(jì)與非參數(shù)估計(jì)的特點(diǎn)：

參數(shù)估計(jì)可以清晰、準(zhǔn)確評(píng)估數(shù)據(jù)特征，在數(shù)據(jù)靜態(tài)評(píng)估方面有很大的優(yōu)越性。常用的參數(shù)估計(jì)主要
有矩估計(jì)和極大似然估計(jì)。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(chǎng)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。然而，參數(shù)估計(jì)要求數(shù)據(jù)無污染數(shù)據(jù)，也就是沒有離散值。如果出現(xiàn)離散值，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。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。螺栓滾輪軸承側(cè)滾輪為一套復(fù)合滾輪當(dāng)中第二承載體，主要承受水平方向載荷，同樣具有很強(qiáng)的耐沖擊性、耐磨性及抗腐蝕性。側(cè)滾輪為無內(nèi)圈滿滾針設(shè)計(jì)，由一根芯軸代替內(nèi)圈和軸頭銜接承載。矩估計(jì)評(píng)估需要知道數(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)（data)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)。
非參數(shù)估計(jì)是近代統(tǒng)計(jì)學(xué)中重要的分析方法之一， 適用于小樣本、分布未知樣本、污染樣本、混雜
樣本，在數(shù)據(jù)（data)評(píng)估中占有很重要的位置。常用的非參數(shù)(parameter)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。雖然非參數(shù)估計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)（data)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)難以體
現(xiàn)。
結(jié)合參數(shù)估計(jì)與非參數(shù)估計(jì)的特點(diǎn)可以看出，在參數(shù)估計(jì)與非參數(shù)評(píng)估方法中，僅采用其中任何一種
評(píng)估方法，都很難對(duì)數(shù)據(jù)（data)做出有效、正確的評(píng)估。從數(shù)據(jù)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)（data)方差值是數(shù)據(jù)與平均值差的平方，是數(shù)據(jù)二次方線性組合，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)(parameter)估計(jì)把每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)總體的影響看作是一樣的，可以弱化離散數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響。為此
本書提出融合參數(shù)估計(jì)與非參數(shù)估計(jì)優(yōu)點(diǎn)的參數(shù)與非參數(shù)融合方法對(duì)數(shù)據(jù)（data)進(jìn)行分析(Analyse)，以挖掘（excavate)更多的數(shù)據(jù)信
息，實(shí)施更有效的數(shù)據(jù)評(píng)估。