《表7 Weibull分布Ⅰ的分位数预测结果：基于同组并去掉前1%数据》

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《基于同一位置-尺度分布族的汽车零部件寿命预测方法》

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注：所有设置同表3，不同之处是去掉前1%的观测数据进行建模。

对于形状参数较小的Weibull分布，由其左偏性推断，样本中的极端观测数据（即最先收集到、寿命最短的一部分样本数据）对回归模型的干扰是影响预测结果稳健性的一个因素[8]。因此，在前述第一组Weibul随机模拟中去掉前1%的观测数据（对于n=200即去掉x（1），x（2））后再训练模型，得到结果列于表7。与表3比较，各组分位数预测标准差均有了一定程度的降低，特别是在截尾至25%情形下表现明显。以B50寿命为例，表7中的四个相对标准偏差为12.2%13.3%，5.8%，5.8%；表3中相应的四个相对标准偏差为14.0%，15.0%，5.8%，6.2%。由此可见，对于显著左偏的分布，可通过去掉部分极端数据提升模型的预测效果。