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滚动轴承的平均值和中位数与数据离散性的关系
滚动轴承的平均值和中位数与数据离散性的关系：
数据的分布范平均值、中位数和离散性是统计学中的三个概念。一般来说，围越广泛，数据的离散性越差:反之越好。对于离散函数，采用标准差表不效话的离散性;对于连续函数，采用区间表示数据的离散性。
统计仿真是现代分析的重要方法之:一，下面用统计仿真方法来分析中位数、平均值与数据离散性的关系。
采用常见的正态分布、瑞利分布、三角形分布、均匀分布以及威布尔分布等丽数来分析中位数、平均值与离散性的关系。其中，对于正态分布和瑞利分布，涉及中位数、平均值、标准差以及平均值与中位数差的绝对值等四个参数;对于三角形分布和均匀分布，涉及中位数、平均值、区间以及平均值与中位数差的绝对值等四个参数。
为了方便数据分析，正态分布和瑞利分布的初始值设为0.1, 标准差设置为0.01、0.02、0.03; 三角形分布、均匀分布、威布尔分布的初始值设置为0.1, 区间设置为[0.1,1]、[0.1,2]、 [0.1,3]。
正态分布：
设初始值为0.1,标准差分别为0.01、0.02 和0.03，使用正态分布仿真10个数据，对10个数据按照从小到大的顺序进行排列。
正态分布仿真数据平均值与中位数差的绝对值D1随着标准差的增加而增加。标准差表示数据的离散性，随着数据离散性的增加，正态分布仿真数据的平均值与中位数差的绝对值增加。也就是说，正态分布仿真数据平均值离中位数越远，数据的离散性越差。
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