本文選題：核密度估計(jì) + 正態(tài)檢驗(yàn)��； 參考：《中北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2013年05期

【摘要】：在能力驗(yàn)證活動中,針對穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)方法造成分類不精確的問題,利用核密度估計(jì)函數(shù)設(shè)計(jì)了一種縱向分類的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn).該方法以實(shí)驗(yàn)室測得的原始數(shù)據(jù),運(yùn)用核函數(shù)估計(jì)數(shù)據(jù)所服從的密度函數(shù),然后計(jì)算出各測量值對應(yīng)的函數(shù)值,通過函數(shù)值的大小達(dá)到分類的效果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法增加了測量結(jié)果的滿意度,彌補(bǔ)了穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)方法只能對正態(tài)分布數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的不足,擴(kuò)大了數(shù)據(jù)分類的范圍.
[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.
【作者單位】： 山西出入境檢驗(yàn)檢疫局技術(shù)中心;山西大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局資助項(xiàng)目(2013IK139)
【分類號】：O211.3-4;G642

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2038252