滚针轴承(bearing)的参数(parameter)估计及非参数估计是常用的数据（data)分析(Analyse)方法
在近代统计学中,参数估计及非参数估计是常用的数据（data)分析(Analyse)(Data Analysis)方法
2.6.1参数(parameter)估计
在很多工程问题中,经常遇到随机变量(Variable)x的分布函数问题F(xn);On,On,…,O)的形式已知,参数(parameter)(O1,O2…,A)未知,为估计值个数;根据X样本值(x
　　(1),x
　　(2),x(M)来估计参数(parameter)(O1,O2;…,Ob),达到对随机变量(Variable)X的评估,这类问题是参数估计。螺栓滚轮轴承侧滚轮为一套复合滚轮当中第二承载体，主要承受水平方向载荷，同样具有很强的耐冲击性、耐磨性及抗腐蚀性。侧滚轮为无内圈满滚针设计，由一根芯轴代替内圈和轴头衔接承载。
简单地说,参数(parameter)估计就是研究（research)总体的分布类型已知,其中的参数未知,利用样本对这些参数进行评估的问题,如考虑（consider)某种电子元件的寿命(lifetime),样本总体为x,即使不知道X的分布类型,也可利用样本总体x的均值E(x)、方差VaX估计电子元件的平均寿命和寿命的波动情况。参数的点估计量如下:a=0(x(),i=1,2;…,m;n=2,…,N(2-23)式中,日;为被估计量,x(m)为第i个样本的第n个数据（data),i为样本序号,m为样本个数,n为数据序号,N为数据个数。
在某种优良意义下对0做出估计,即点估计就是寻找未知参数G1估计量的方法,要求给定的方法能够在一定优良准则下达到或者接近*优的估计。参数的点估计主要有矩估计和极大似然估计,下面分别进行介绍。
1.矩估计
英国统计学家皮尔逊在1894年提出矩估计的点估计方法,矩估计是根据样本矩是相应总体矩的相合估计,即样本矩依概率（probability)收敛于相应的总体矩,简单地说,就是只要样本容量充分大,样本矩作为相应总体矩估计可以达到任意精确的程度。螺栓滚轮轴承侧滚轮为一套复合滚轮当中第二承载体，主要承受水平方向载荷，同样具有很强的耐冲击性、耐磨性及抗腐蚀性。侧滚轮为无内圈满滚针设计，由一根芯轴代替内圈和轴头衔接承载。滚轮轴承外圈采用外圈壁较厚的满装圆柱滚子轴承，滚轮的外径面有圆柱形和弧形，可根据使用场合设计来与滚道面配合。利用这种外圈，滚轮可以直接在滚道上滚动，并可以承受较重负荷和冲击负荷。
根据这个原理,矩估计的k阶原点矩为4=∑x(n),i=12,…,m;n=12,…,N(2-24)Nn=1式中,A为第个样本的k阶原点矩,x(n)为第i个样本的第n个数据（data),i为样本序号,m为样本个数,n为数据序号,N为数据个数。