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滚动轴承数据的稳健性

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滚动轴承数据的稳健性

发布时间:2019-06-20    点击次数:次   
滚动轴承(bearing)数据的稳健(prudent)性:

近代统计学认为,实验(experiment)数据的稳健性是数据分析(Analyse)的前提,然而在实验过程中,由于实验仪器、温度(temperature)、湿度、人为等因素(factor)的影响,实验数据中会出现异常值,也就是离散值,为了便于研究,在书中用离散值表述。
平均数是统计学中的一 个重要概念,在日常生活及工作中经常用这个参数(parameter)作为阐述(expound)某种思想与看法的依据。复合滚轮轴承作为复合滚轮和机器设备连接的部分,通常轴头头部设计为倒角,方便安装,可直接将轴头接焊接在设备上,也可将轴头焊接在带有圆孔的连接板上再将连接板和设备组装。根据平均数的概念可以从“某家庭人均月收入增加了500元”得出“这个家庭的生活水(flowing water)平得到很大的提高”这-结论。如果将“人均月收人增加了500元”应用于某社区,想得出同样结论就需要慎重考虑。假设有两个社区A和B,A社区是某企业职工住宅区; B社区居住人员复杂、职业多样;假设这两个社区人均月收入都增加了500元,但A社区每人每月都增加了500元,而B社区仅有一个家庭的收人增加了,其余家庭的收人均无增加。这样,“B社区生活水平得到很大提高”这-结论就值得怀疑了。这个简单例子说明平均数很容易受离散数据(data)(离群值或野值)的影响。在经典统计学中,平均数对离散数据具有很大的敏感性或者说采集到的数据不稳健。这就涉及(to involve)数据的稳健性问题。
经典统计学过重地依赖实验(experiment)数据(data)对假设模型的符合程度,表示在-定的假设模型条件下按照定的准则是最优的。然而,任何随机现象都很难用一一种数学模型准确描述,只是实验数据的一种近似。 当假设模型与实验数据有误差时,该模型就不是最优的,误差越大,离最优就越远。为此,在对数据进行分析之前,需要判断数据是否稳健,或者说数据中是否存在离散数据。下面以数据平均值为例说明数据的稳健性。
样本均值即平均值(The average value)是统计学中使用最多的一个统计量, 当数据(data)来自正态分布的独立同分布样本时,样本均值在多种准则下是总体期望的最优估计。如果数据偏离正态分布时,样本均值则不一定是最优估计。
例如,10头小猪在出生后第1周的体重增加量为(单位: kg):
1.70, 1.60, 1.45, 1.50, 1.90, 1.20, 18.0, 1.40, 1.75, 1.50
一般认为称重问题属于正态分布,应采用平均值估计。螺栓滚轮轴承方式不当也可以造成滚轮轴承发热。通过润滑可以减少零件运动中的磨损,保证压力机精度,降低能量消耗。润滑分稀油润滑、浓油润滑等。滚轮轴承组合滚轮轴承由主滚轮、侧滚轮、轴头和盖板组成。该轴承为密封结构,充填润滑脂,提供长期有效润滑,用户可免润滑。对于使用工况恶劣的可设计补充润滑脂的通道,提高轴承使用寿命。为此,用平均值估计小猪在出生后第1周的体重增加量,得到平均值为3.2kg。不难发现,这个均值估计结果比大多数数据(data)都大很多,原因来自离散数据18.0kg。
又如,某学生通过物理实验确定当地的重力加速度,测得数据(单位: m/s3):
9.80, 9.79, 9.78, 7.81, 7.80
经计算,样本均值为8.996m/s。将这个结果作为当地的重力加速度估计值,存在较大的误差,因为样本数据中存在两个离散数据,即7.80m/s2和7.81m/s2。
由上述例子可以发现,不稳健(prudent)的数据会降低(reduce)分析(Analyse)结果的精度,甚至导致错误的分析结果,因此在数据分析(Data Analysis)之前,应对数据进行稳健性处理。

  
  

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