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关于滚动轴承性能数据的讨论
滚动轴承性能数据的讨论：
离散数据以及一些条件的误差给数据分析带来很大的困难，甚至严重破坏数据而带来错误的分析结果，现实条件下该现象确实存在。
中位数是数据分析中-一个非常稳健的参数，当数据没有离散数据时，其数值接近于数据组的平均值;当数据有离散数据时，平均值会远离真实值，而中位数几乎不偏离真实值，说明中位数是稳健的。因此，可以用中位数和平均值之间的差异来判断数据中是否存在离散数据。
利用改进的Huber M方法处理数据，如果平均值越来越接近中位数，说明数据不存在离散数据;如果平均值越来越偏离中位数，说明数据存在离散数据。
显著性水平根据数据要求而定，根据近代统计学，推荐取值范围为0~0.1。经过改进的Huber M方法处理过的数据，其离散数据对总体数据的影响降低、显著性水平提高，为数据的进步分析提供可靠的保证。其中些理论需要进步完善，如中位数与平均值的相似度、数据的显著性水平如何确定等，尚缺乏理论依据。
根据改进的Huber M方法对C滚动轴承振动数据及A、B滚动轴承摩擦力矩数据的处理结果，可以看出在显著性水平0~0.1内，C滚动轴承振动数据的方差变化复杂，A、B滚动轴承摩擦力矩数据的方差单调减小。
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