Имеется устройство с 6-тью точками измеренной температуры. Задача состоит в определении предельного значения перегрева исправной точки контроля. Подразумевается что появление дефекта приводит к увеличению температуры. Таких однотипных устройств - 24, то есть при объединении можно набрать 144 точки. Теперь как объединять? Средняя температура может быть различной, до и в любой выборке могут попасться аномальные (из-за дефекта) значения сильно влияющие на среднюю величину. Предполагаю поэтому найти для каждой выборки медианное значение, отнять его от каждого из 6-ти измерений и объединить эти сцентрированные величины. По ним уже подобрать функцию распределения, ограничивая где-то справа и отпустив затем правый хвост определить с 95% вероятностью статистически допустимое значение максимальной порядковой (6-ой) статистики. Всё проделал, подошло ограниченное нормальное распределение, и получил что при отклонении от медианного значения группы из 6-ти элементов максимальное отклонение температуры бездефектного элемента не может быть более 5С. Теперь хочется про это где-то прочитать. Подскажите где такие процедуры могут быть описаны? Спасибо.

Вроде бы центрированием считается вычитание мат. ожидания. Тогда центрированные величины гарантированно имеют мат. ожидание равное 0. Именно поэтому в анализе распределний и используют центральные моменты. А при вычитании медианы оставшиеся случайные величины имеют ненулевое мат. ожидание, и правомерность объединения их в общую выборку (без проверки однородности) вызывает сомнения. Вам же проф. Орлов задавал такой вопрос.

А меня как раз интересует распределение случайной величины являющейся разностью между измеренным значением и выборочной медианой. Каждая выборка может иметь разный сдвиг, но масштаб у них должен быть один в силу конструктивных особенностей и практически одинаковым внешним воздействием.