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        滾動滾針軸承的數據穩健化處理與數據的離散性
        2019/3/2 15:23:43
        Huber M方法是數據穩健化的一種方法,具有較好的穩健性;中位數是穩健性良好的位置估計。為了更好地分析數據的穩健性,將二者結合,形成一種以中位數為中心的單調不減的有界函數方法,對數據進行穩健化處理,獲得穩健數據,可以改善數據的離散性。
        例如,某種軸承的無失效數據為(單位: h):
        422,539, 602, 770, 847, 924 計算結果為:數據的中位數為686,平均值為684。穩健化處理數據第1組數據:
        539,539, 602, 770, 847,847

         計算結果為:數據的中位數為686,平均值為686。斤于中位數?梢钥闯,數據經過穩健化處理,平均值越來越接近

              例如,滾動軸承無失效數據為(單位: h):  909.0(1個)190.4(1 個), 250.(1個,783.04個),850.03個), 870.01個,計算結果為:數據的中位數為783,平均值為718.3。對數據進行穩健化處理:

              250.4(2 個), 783.04個), 850.0(3個),870.02個)計算結果為:數據的中位數為783,平均值為720.3。進行穩健化處理:

              783.0(6個), 850.0(5個)計算結果為:數據的中位數為783,平均值為813.4.

              根據上述數據處理結果,可以看出在數據穩健化處理過程中,數據平均值越來越接近中位數。

              例如,某導彈無失效數據為(單位: a):根據上述數據計算結果,可以看出穩健數據的平均值最接近中位數。

              0.51個), 1.03↑個)15(3,↑),2.04↑),2514↑,2303個)計算結果為:數據的中位數為175,平均值為1.85。對數據進行穩健化處理

              對數據進行該數據的中位數為175,穩健化處理:1051.1.13平均值為184;4)2.04 1.257個)

              均值相差起來超小,從上述數據穩健計算結果為:數據的中位數為為平均低為17.1580) 20)可以看出數據經能越好。穩健化處理后,  中位數與化處理過程,

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