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滚动轴承性能的非参数估计滚动轴承性能的非参数估计：
1.符号估计 符号估计是近代统计学中-种重要的非参数估计，可以用来估计单样本的中心位置，也可以用来估计两个样本之间的关系。下面以分析两个样本关系为例来说明符号估计方法。 (1)构造统计量Z;: (1, x(n)<x,(n) Z, ={z(n)}={0.5, x,(n)=x,(n), i≠ j∈[l,m],i=1,2,,m;n=1,2,.,N (5-4) (0, x(n)>x,(n) 式中，Z; 为两个样本的对比统计量，z(n)为第 i个和第j个样本在第n个时间间隔的性能对比结果，x(n)和 x(n)分别为第i个和第j个样本的第n个数据，i为实验序号，m为实验次数，n为数据序号，N为数据个数。 (2)计算统计量Z;的数值为 Z=n=1,2,-,N 式中，2(n)为第i个和第j个样本在第n个时间间隔的性能对比结果，n为数据序号，N为数据个数。 (3)根据统计量z的数值与在一定显 著性水平a及一定分布下的标准值C的对比结果，得出两个样本之间的关系。 2.秩和估计 秩和估计是用来估计不同样本性能是否有在近代统计学中使用最多的一种方法。 1)构造统计量D 将两个不同样本的数据放在一块，按照量D。 2)数据的秩r 每个数据的位置序号为每个数据的秩，秩r。 3)样本的秩和R 将每个样本中所有数据的秩相加，得到每个样本的秩和R。4)样本关系分析 根据秩和R的数值与在一定显著性水平 a及一定分布下的标准值B的对比结果，得出两个样本之间的关系。下面以两个样本为例说明符号估计和秩和估计方法。 例如，有两个样本如下(单位: m): X: 93, 86, 95Y: 112, 90, 93 X样本符号估计为1,1,0,结果为2; Y样本符号估计为0,0, 1,结果为1; 说明X样本的数据小于Y样本的数据。 X样本数据的秩分别为3.5, 1,5,秩和为9.5; Y样本数据的秩分别为6, 2, 3.5秩和为11.5;说明X样本的数据小于Y样本的数据。 |
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