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滾動軸承常用估計方法的特點：
1. 中位數估計
中位數估計是在極小極大化準則以及Hampel準則下的一種最優估計，性能體數據特征。很穩健，可以很好地反映樣本數據的位置，缺點是不能反映總數。
2. HuberM估計
Huber M的函數為J(t)：
[t, 川<K (4-1)J()= Ksgn(),I>K
式中，J(0為HuberM函數，1為自變量， K為常數，sgn()為符 號函數：
[1, 1>0
sgn()={0, t=0 (4-2)
(-1, 1<0式中，sgn()為符號函數，I 為自變量。
根據式(4-1)及式(4-2)可以看出，Huber M函數在中間是線性的，尾部是常數，是連續、非遞減、有界的奇函數。
Huber M估計在極小極大化準則與Hampel準則下是最優的穩健估計，可以反映數據特征，但很難應用于實際中，主要有以下原因：
(1)對實驗數據要求苛刻，要求數據是連續、非遞減、有界的奇函數；
(2)臨界值有限制，而且不容易確定；
(3)沒有給出檢驗標準。
3. L估計
設顯著性水平為a, L估計是指將原樣本上下兩端各去掉100a% 數目的觀測值，而對剩余的100(1-a)%觀測值進行平均。這樣做的優點是，平均值不受個別異常值影響且數據穩健，但缺點是減小了樣本容量，即減少了信息量。
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