數據穩定性

數據穩定性（data stability）是衡量數據波動性與離散性的指標，數據波動越小，離散程度越小，則穩定性越高。通常以屬性評價值的熵作為數據穩定性的度量。

生產過程中數據穩定性的判斷，主要有三種方法:最值差值法、統計學方法、百分數衡量法 ^[1]  。

最值差值法的判斷思路是尋找某一固定時間段內出現的參數最大值和最小值，通過比較它們差值的絕對值與比較值的大小來判斷其穩定性。計算公式為：

式中:為此段時間的參數最大值；為參數最小值；為一固定值（下同）。可以參考數據的經驗平均值等設定。這種方法最為簡單，但在分析過程時只考慮到最大值和最小值，會造成很大的誤差。

統計學方法則是借用數學上的統計指標，對參數數據進行方差或均方差等的比較，進而分析參數的穩定區間。計算公式為：

思路簡單明瞭，若遇到數值較大或數值個數很大的情況，則會出現計算任務過重的問題，造成額外的負擔 ^[2]  。

百分數衡量法則是通過分析參數最大值和最小值差值佔參數均值的百分值來判斷穩定性，計算公式為：

式中: 為固定時間的參數均值；為指定的百分值。思路基本接近最值差值法方法簡單，但誤差可能會很大 ^[3]  。