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滚动滚针轴承的显著性水平的选取滚动滚针轴承的显著性水平的选取
平均值的影响。次量我期中出现高款数时，平均会失去稳健性。下面分析商散数据对假设某实验随机变量时间序列为X: X,={x(n}, i=1,2,.,m;n=1,2..,.N (4-3)式中，X为随机变量时间序列，x(n)为第i次实验的第n个数据，i为实验序号，m为实验个数，n为数据序号，N为数据个数。 计算随机变量时间序列x的平均值A: A=Zx(m)，1=12...,1.-2-. (4-4)式中，Ai为第i次实验随机变量时间序列X的平均值，x(n)为第i次实验的第n个数据，i为实验序号，m为实验个数，n为实验数据序号，N为数据个数。 样本X见式(4-3)，假设样本中含有离散值，样本均值A1、中位数Bi为估计值0的无偏估计。通常使用样本中位数与样本均值的渐近相对效率(比值)来比较这两个估计量的评估效果。其中,样本平均值Ai见式(4-4),B;见式(4-13)及式(4-14)，于是有式(4-5)~式(4-9): JN(4-0)- ! >N(0,V,), 1-=,2..,mn (4-5)式中，A,为样本平均值，Vi 见式(4-7), i为样本序号，m为实验个数，N为样本数据个数，N为正态分布符号。 √N(β,-0)-↓→N(0,V2), i=1,2-,mn (4-6) 式中，B;为样本中位数，V2 见式(4-8), i 为样本序号，m为实验个数，N为样本数据个数，N为正态分布符号。 V=1 (σ? -1)E,，i=1,2,,m (4-7)式中，o;为第i个样本标准差，见式(4-9)， 8i 为第i个样本离散率，i 为样本序号，m为实验个数。 Vz="[ (?2-1)4]7， 1-=,.,. (4-8)式中，oi为第i个样本标准差，见式(4-9), 8;为第i个样本离散率，i为样本序号，m为实验个数。 σ?=1()-A), i=.,n2.2...N. V= 式中，oi为第i个样本标准差，x(n)为第 i个样本的第n个数据，A;为第i个样本的平均值，i 为实验序号，m为实验个数，n为实验数据序号，N为数据个数。 根据近代统计学，当离散分布与真实分布相差很小以至于很难区分时，平均值估计A优于中位数B;当离散率e;超过5%%u65F6，中位数B;的估计就优于平均值A;当离散率e;继续增加到10%%u65F6，中位数β的估计就明显优于平均值Aio这说明当有离散值出现时，中位数B的估计很稳健，平均值Ai的估计效果是变化的，需要对其进行稳健化处理，根据上述分析稳健化处理数据离散率为0~10%%u3002因此，通常选取显著性水平为0~0.1。 |
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