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在MixIOT的基础数据分析应用中，很多都是用于计算估计值的，包括偏态估计值、稳定性估计值、平衡估计值、增量估计值和风险估计值。这些估计值应用，是通过测量数据样本，对物联网对象进行不同侧面的定量推算，在对它们进行逐一介绍之前，有必要先解释一下什么是数据样本。  估计值与数据样本  还是以空压机气站为例，假设我们已经在MixIOT平台上，创建了标识为OBJ881的空压机气站站对象，该对象有多个变量参数，分别是三台空压机的加载状态、产气压力、产气量、电度表读数，两个储气罐的温度和压力，以及整个气站的供气压力和流量。  图片  空压机气站采集到的变量参数  假设，在某一个时间点，该对象通过映射关系，获得了一组所有变量的数据，这些数据对应的都是该对象相关实体的实时数据，这组数据被称为是在该时间点的测量值。下一个时间点，该对象又有了一组新的测量数据。为方便起见，我们总是把最新的数据放在最上面。这样，新的测量数据不断生成，经过一段时间后就获得了该对象的很多组这样的测量数据。  该时段内所有的这些测量数据，构成了该时间段的测量数据样本。之所以称它们是样本，是因为这些测量数据在时间上都是间隔测量的。尽管如此，这些测量数据样本可以代表空压站在这个时间段的实际状态，就能用于相关的推算。