我公司利用多种方法努力提高引风机精准性

引风机多重填补法是于1987年美国哈佛大学统计系教授Rubin首先提出的.它是由可得到的两个或两个以上能够反映引风机真实数据本身分布概率的值来填补缺失数据的方法.多重填补法主要用于大型引风机数据的处理中.由于这种方法处理过程复杂，使得最初该方法很少被使用.近年来，随着各种计算机硬件的加强和分析软件的出现，该方法已经被越来越多的应用于设计引风机行业.

多重填补法的基本原理是要求缺失机制为随机缺失，在随机缺失假设下，以引风机基本数据为条件的基础上，这样就能从 产生填补值 .数据填补是多重填补法分析中的关键的一步，在填补时一方面考虑数据的不确定性，另一方面要考虑所观察到的完全变量与不完全变量之间的关系.对每个引风机缺失数据，填补几次后，最后会产生几个完整的数据集.每得到一个完整的数据集将会产生完全数据分析进行分析.在分析的基础上，对每一个填补得到的数据集分析得到的结果进行综合，产生最后的统计推断结果.多重填补法的优点在于多重填补法对于每个缺失的数据进行多次填补，从而生成多个完整数据集，然后再对得到的完整数据集分析，选择出最好引风机数据填补.多重填补法考虑了缺失数据的不确定性.