非参数统计方法的特点

  本文关键词：非参数统计，由笔耕文化传播整理发布。

时间:2013-11-29 09:21

直观分析和方差分析法都属于参数统计方法，一般来说，参数统计方法都基于这样一种假定，即:假定待分析数据的总体分布形式已知，然后利用所假设的分布性质进行参数估计或假设检验，若数据的总体分布形式同假定分布形式相符，则参数统计方法具有很高的准确性，，但若数据的总体分布形式同假定分布形式不相符时，得出的结论往往是不可靠的，甚至是错误的。为了进一步研究切屑直径同各因素之间的影响关系，本文选用20世纪30年代兴起的非参数统计方法进行统计分析。同参数统计方法相比，非参数统计方法具有如下特点：

(1)适用面广，假定条件较少。非参数统计方法的适用范围比参数统计方法广。它不仅可以用于定距、定比尺度的数据，进行定量资料的分析研究，还可以用于定类、定序尺度的数据，对定性资料进行统计分析研究。非参数统计方法无须假定总体的分布类型，更适合于一般的情况，而参数统计方法要求被分析数据的总体必须遵从某种特定分布，这一要求通常是过高的，一旦总体实际分布类型同假定分布类型不符，则做出的判断会与实际相差甚远。

    (2)具有良好的稳健性。稳健性(Roubustness )反映这样一种性质:当真实模型与假定的理论模型有不大的偏离时，统计方法仍能维持较良好的性质，至少不会变得很坏。非参数统计方法对模型的限制较少，一般不假定其具有何种分布类型，故具有天然稳健性，当总体模型稍有变动时，对结论没有太大的影响。

结语

(1)利用非参数统计方法对实验数据进行分析，得出了切屑直径同各因素之间的影响关系，其中切削深度与润滑状况对切屑直径的影响最大;进一步验证了“微凸体油膜弹性支撑效应”的存在，在切削深度不大的情况下，“微凸体油膜弹性支撑效应”的效应越好，切屑变形越大，切屑直径越小。

(2)同参数统计方法相比，非参数统计方法具有计算简便、直观(可直接得出各影响因素同切屑直径是正相关还是负相关，参数统计方法则不能)、较好的稳健性(因其无须对数据模型做过多的假设)等特点，但在样本数量较少的情况下，得出的结论可能不如参数统计方法精确。

          (3)为了得出更精确的切屑直径同各影响因素之间的关系，今后可从增加样本数量(如增加试件材料种类、润滑油种类以及不同的切削深度等)、合理安排实验次数、减小测量误差等方面着手。由大天数控加工中心 整理发表

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