python MM估计
时间: 2023-11-03 13:59:58 浏览: 168
MM估计是一种基于最大似然估计的参数估计方法,用于估计具有异常值或离群点的数据集的参数。在Python中,可以使用statsmodels库中的M-estimators模块来实现MM估计。
MM估计通过最小化目标函数来估计参数,该目标函数是基于似然函数和权重函数的组合。通过调整权重函数的形状和参数,MM估计可以在一定程度上减小异常值对参数估计的影响。
下面是一个简单的示例代码,演示如何在Python中使用MM估计:
```python
from statsmodels import robust
import numpy as np
# 生成带有异常值的数据
np.random.seed(0)
data = np.concatenate([np.random.normal(0, 1, 100), [10, 20, -30, 40]])
# 使用MM估计估计均值和标准差
estimator = robust.norms.MM()
estimator.fit(data)
mean_est = estimator.location
std_est = estimator.scale
print("使用MM估计的均值:", mean_est)
print("使用MM估计的标准差:", std_est)
```
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以下是一个非常基础的Python脚本,仅用于展示如何利用给定的数据进行简单的计算:
```python
import numpy as np
# 给定参数
cylinders = 4
strokes_per_cycle = 4
piston_diameter_mm = 86
piston_travel_mm = 86
rod_length_mm = 144
piston_mass_kg = 0.41
rod_mass_kg = 0.615
rpm = 4000
reciprocating_mass_kg = 0.82
rotational_mass_kg = 0.697
lever_ratio = 0.3
max_pressure_mpa = 6
# 转换为米和千克
piston_diameter_m = piston_diameter_mm / 1000
piston_travel_m = piston_travel_mm / 1000
rod_length_m = rod_length_mm / 1000
piston_mass_kg = piston_mass_kg
rod_mass_kg = rod_mass_kg
rpm = rpm * (2 * np.pi) / 60 # 转为弧度每秒
# 计算冲程力(假设活塞面积和平均压力)
piston_area_m2 = np.pi * (piston_diameter_m / 2)**2
average_pressure_pa = max_pressure_mpa * 1e6 # MPa to Pa
force_per_stroke_N = average_pressure_pa * piston_area_m2
# 单位功(Joules)和扭矩(Nm)的基础公式
work_per_cycle_J = force_per_stroke_N * piston_travel_m
torque_per_revolution_Nm = work_per_cycle_J / rod_length_m * lever_ratio
# 总扭矩是每个气缸扭矩的总和
total_torque_per_revolution = cylinders * torque_per_revolution_Nm
# 然后将总扭矩转换为每分钟
total_torque_per_minute = total_torque_per_revolution * rpm
print(f"理想情况下,发动机的最大转矩约为 {total_torque_per_minute:.2f} Nm.")
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