核心詞：礦用 電纜 MYQ 3X2.5+1X1.5 礦用 輕型 橡套 電纜 4X2.5 
　　在統計方法中,不知道人口服從什么類型的分布。
　　1、Pearson通常可以使用χ2擬合檢驗來確定模型的顯著性是否可接受
　　Pearson通常可以使用χ2擬合檢驗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從而確定一批數據是否真的來自假定的分布模型。可以初步估計,樣本數據的總體非常不對稱,在左端有一條長尾,從左到右呈上升趨勢,在最右端有一條小尾巴。FN被稱為總未知密度F的核估計,其中函數K被稱為核,H是窗口寬度。常用的有均勻核、高斯核等。數理統計技術是先進質量管理的重要課題。本文首先給出了標準直徑為2.52mm的模具拔出的銅單絲直徑的樣本數據。見表1（樣本容量為100,分為16組,組間距為0.000022mm）,圖1為散點圖,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,我們可以對這組樣本數據的分布有一個初步的了解。本文探討了利用非參數密度估計分析電纜導體單絲電阻率的方法,以便找到一種更精確的統計方法。因此,我們可以進一步相信,上面選擇的窗口寬度是"最優的",并且在此窗口寬度下估計的總體密度函數是理想的。這可能是一種更好的估計電纜參數和提高電纜質量的方法。
　　2、對于連續數據
　　對于連續數據,有必要將樣本數據劃分為幾個區間（即分組）。要求分組后每組樣品數量不少于5個。

如果某些組中的數據頻率小于5,則應將該組與相鄰組適當組合,礦用電纜MYQ 3X2.5+1X1.5礦用輕型橡套電纜4X2.5然后進行測試。在實際工作中,礦用電纜通常先選擇核函數K,然后再尋找最佳窗口寬度h。窗口寬度h越小,核估計密度與原始數據的擬合程度越大,但核估計的方差越大。相反,窗口寬度h越大,核估計的方差越小。指出擬合效果。該方法在數據分析中通常具有良好的精度,如假設正態分布模型,采用矩估計、最大似然估計和最小二乘法計算參數等。然而,這些方法的缺點是,模型的假設對不同的樣本并不通用。FI是組I的樣本頻率,NPI是根據核估計密度函數計算的理論頻率,K是x在H0下可能采取的子集數,R是總體分布中待估計的參數數。α對于顯著性水平,檢驗的臨界值為χ2。當目標函數的值大于臨界值時,拒絕原始假設,并認為密度函數不是由核估計方法獲得的密度函數;否則,原始假設就無法被否定。參考任何一本有統計表的書,你可以找到每個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,發現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。通過將每個樣本點的已知值代入表達式,可以得到當核估計的窗寬h為0.105時,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,如果原始假設為真,則統計量近似服從k-r-1χ2分布的自由度規則,其中k=9,r=1,因此分布的自由度為7。結果表明,當窗口寬度h確定時,不同核函數的影響是等效的。
　　3、為了保證核密度估計的計算精度
　　通過lscv方法計算最佳窗口寬度,保證了核密度估計的計算精度。計算窗寬是一種實用、安全的方法。第一時刻為零,方差有限。Lscv方法通常用于確定最佳窗口寬度。
　　4、Lscv方法直接從現有數據中獲得合理的窗口寬度
　　Lscv方法直接從現有數據中獲得合理的窗口寬度。它是計算最佳窗寬的經典方法之一。
　　5、該模型避免了模型結構（線性或非線性）的選擇和參數的不確定性
　　該模型避免了模型結構（線性或非線性）選擇和參數不確定性問題,并能通過最終擬合優度檢驗。針對參數模型的缺陷,基于核估計理論,提出了一種非參數隨機模型。14.067,檢驗統計量12.815的實現值小于臨界值,這表明當顯著性水平為0.05時,原始假設不能被拒絕,即可以認為通過非參數核估計方法獲得的密度函數的表達形式與實際的總體分布形式一致。
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