核心詞：礦用 電纜 MYQ 3X2.5+1X1.5 礦用 輕型 橡套 電纜 4X2.5 
　　在統(tǒng)計(jì)方法中,不知道人口服從什么類型的分布。
　　1、Pearson通?？梢允褂忙?擬合檢驗(yàn)來確定模型的顯著性是否可接受
　　Pearson通?？梢允褂忙?擬合檢驗(yàn)來確定模型的顯著性是否可接受,礦用電纜MYQ 3X2.5+1X1.5礦用輕型橡套電纜4X2.5從而確定一批數(shù)據(jù)是否真的來自假定的分布模型?？梢猿醪焦烙?jì),樣本數(shù)據(jù)的總體非常不對(duì)稱,在左端有一條長尾,從左到右呈上升趨勢(shì),在最右端有一條小尾巴。FN被稱為總未知密度F的核估計(jì),其中函數(shù)K被稱為核,H是窗口寬度。常用的有均勻核、高斯核等。數(shù)理統(tǒng)計(jì)技術(shù)是先進(jìn)質(zhì)量管理的重要課題。本文首先給出了標(biāo)準(zhǔn)直徑為2.52mm的模具拔出的銅單絲直徑的樣本數(shù)據(jù)。見表1（樣本容量為100,分為16組,組間距為0.000022mm）,圖1為散點(diǎn)圖,圖2為了解種群基本屬性的直方圖。從上面的圖形,特別是直方圖,我們可以對(duì)這組樣本數(shù)據(jù)的分布有一個(gè)初步的了解。本文探討了利用非參數(shù)密度估計(jì)分析電纜導(dǎo)體單絲電阻率的方法,以便找到一種更精確的統(tǒng)計(jì)方法。因此,我們可以進(jìn)一步相信,上面選擇的窗口寬度是"最優(yōu)的",并且在此窗口寬度下估計(jì)的總體密度函數(shù)是理想的。這可能是一種更好的估計(jì)電纜參數(shù)和提高電纜質(zhì)量的方法。
　　2、對(duì)于連續(xù)數(shù)據(jù)
　　對(duì)于連續(xù)數(shù)據(jù),有必要將樣本數(shù)據(jù)劃分為幾個(gè)區(qū)間（即分組）。要求分組后每組樣品數(shù)量不少于5個(gè)。

如果某些組中的數(shù)據(jù)頻率小于5,則應(yīng)將該組與相鄰組適當(dāng)組合,礦用電纜MYQ 3X2.5+1X1.5礦用輕型橡套電纜4X2.5然后進(jìn)行測(cè)試。在實(shí)際工作中,礦用電纜通常先選擇核函數(shù)K,然后再尋找最佳窗口寬度h。窗口寬度h越小,核估計(jì)密度與原始數(shù)據(jù)的擬合程度越大,但核估計(jì)的方差越大。相反,窗口寬度h越大,核估計(jì)的方差越小。指出擬合效果。該方法在數(shù)據(jù)分析中通常具有良好的精度,如假設(shè)正態(tài)分布模型,采用矩估計(jì)、最大似然估計(jì)和最小二乘法計(jì)算參數(shù)等。然而,這些方法的缺點(diǎn)是,模型的假設(shè)對(duì)不同的樣本并不通用。FI是組I的樣本頻率,NPI是根據(jù)核估計(jì)密度函數(shù)計(jì)算的理論頻率,K是x在H0下可能采取的子集數(shù),R是總體分布中待估計(jì)的參數(shù)數(shù)。α對(duì)于顯著性水平,檢驗(yàn)的臨界值為χ2。當(dāng)目標(biāo)函數(shù)的值大于臨界值時(shí),拒絕原始假設(shè),并認(rèn)為密度函數(shù)不是由核估計(jì)方法獲得的密度函數(shù);否則,原始假設(shè)就無法被否定。參考任何一本有統(tǒng)計(jì)表的書,你可以找到每個(gè)顯著性水平的自由度7χ2分布臨界值,礦用電纜MYQ 3X2.5+1X1.5礦用輕型橡套電纜4X2.5這里我們參考參考文獻(xiàn),發(fā)現(xiàn)α=0.05,臨界值χ20.95=14.067,而H=0.105。本文采用高斯核作為核函數(shù)。通過將每個(gè)樣本點(diǎn)的已知值代入表達(dá)式,可以得到當(dāng)核估計(jì)的窗寬h為0.105時(shí),礦用電纜MYQ 3X2.5+1X1.5礦用輕型橡套電纜4X2.5最小ice為-5177。如前所述,在大樣本的情況下,如果原始假設(shè)為真,則統(tǒng)計(jì)量近似服從k-r-1χ2分布的自由度規(guī)則,其中k=9,r=1,因此分布的自由度為7。結(jié)果表明,當(dāng)窗口寬度h確定時(shí),不同核函數(shù)的影響是等效的。
　　3、為了保證核密度估計(jì)的計(jì)算精度
　　通過lscv方法計(jì)算最佳窗口寬度,保證了核密度估計(jì)的計(jì)算精度。計(jì)算窗寬是一種實(shí)用、安全的方法。第一時(shí)刻為零,方差有限。Lscv方法通常用于確定最佳窗口寬度。
　　4、Lscv方法直接從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中獲得合理的窗口寬度
　　Lscv方法直接從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中獲得合理的窗口寬度。它是計(jì)算最佳窗寬的經(jīng)典方法之一。
　　5、該模型避免了模型結(jié)構(gòu)（線性或非線性）的選擇和參數(shù)的不確定性
　　該模型避免了模型結(jié)構(gòu)（線性或非線性）選擇和參數(shù)不確定性問題,并能通過最終擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。針對(duì)參數(shù)模型的缺陷,基于核估計(jì)理論,提出了一種非參數(shù)隨機(jī)模型。14.067,檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量12.815的實(shí)現(xiàn)值小于臨界值,這表明當(dāng)顯著性水平為0.05時(shí),原始假設(shè)不能被拒絕,即可以認(rèn)為通過非參數(shù)核估計(jì)方法獲得的密度函數(shù)的表達(dá)形式與實(shí)際的總體分布形式一致。
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