基于核密度估计的实验室能力验证

发布时间：2018-06-19 03:41

  本文选题：核密度估计 + 正态检验　； 参考：《中北大学学报(自然科学版)》2013年05期

【摘要】：在能力验证活动中,针对稳健统计方法造成分类不精确的问题,利用核密度估计函数设计了一种纵向分类的评价标准.该方法以实验室测得的原始数据,运用核函数估计数据所服从的密度函数,然后计算出各测量值对应的函数值,通过函数值的大小达到分类的效果.实验结果表明:该方法增加了测量结果的满意度,弥补了稳健统计方法只能对正态分布数据进行分类的不足,扩大了数据分类的范围.
[Abstract]:In order to solve the problem of inaccurate classification caused by robust statistical methods, an evaluation criterion for longitudinal classification is designed by using kernel density estimation function. Using the original data measured in the laboratory, the kernel function is used to estimate the density function followed by the data, and then the corresponding function values of the measured values are calculated, and the classification effect is achieved by the size of the function values. The experimental results show that the method increases the satisfaction of the measurement results and makes up for the deficiency that robust statistical methods can only classify normal distribution data and enlarge the range of data classification.
【作者单位】： 山西出入境检验检疫局技术中心;山西大学数学科学学院;
【基金】：国家质量监督检验检疫总局资助项目(2013IK139)
【分类号】：O211.3-4;G642

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2038252