怎样去判断数据的稳定性

数据稳定性是衡量数据波动性与离散性的指标，数据波动越小，离散程度越小，则稳定性越高。通常以属性评价值的熵作为数据稳定性的度量。

生产过程中数据稳定性的判断，主要有三种方法:最值差值法、统计学方法、百分数衡量法 。

最值差值法

最值差值法的判断思路是寻找某一固定时间段内出现的参数最大值和最小值，通过比较它们差值的绝对值与比较值的大小来判断其稳定性。

统计学方法

统计学方法则是借用数学上的统计指标，对参数数据进行方差或均方差等的比较，进而分析参数的稳定区间。

百分数衡量法

百分数衡量法则是通过分析参数最大值和最小值差值占参数均值的百分值来判断稳定性。

数据稳定性计算公式为：

式中：为此段时间的参数最大值；为参数最小值；为一固定值。可以参考数据的经验平均值等设定。

方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，公式为：

其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s^2就表示方差。

统计学意义

当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。

样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。

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