第1个回答 2024-04-01
自由度为2，机构无相对运动。
一、解答如下：
首先去除一个局部自由度（即滚子）；
活动构件数为n=7，低副Pl=9，高副PH=1；
自由度为3n-2Pl-PH=3x7-2x9-1=2;
故，自由度为2。
二、定义解释：
1、局部自由度：由于滚子是圆形的，滚子的作用只是把滑动摩擦转换为滚动摩擦，它的转动与否并不影响其它构件的运动，因此，假想的将滚子和推杆焊接起来（右图）并不影响机构的运动。
2、低副：低副是指两构件通过面接触而构成的运动副。按两构件之间的相对运动特征低副分为转动副、移动副、螺旋副。
3、高副：两个构件之间可能会通过点接触、线接触或面接触形成运动约束。两个构件之间接触的点、线、面的组合称为副元素。如果副元素为点或线，则运动副为高副。
拓展资料
在统计学中，自由度(degree of freedom, df)指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本数量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。
（资料来源：百度百科：自由度）
第2个回答 2024-04-02
自由度是统计学中的一个重要概念，它表示样本数据中可以自由变化的数量，即在估计过程中可以独立变化的观测值数量。
在不同的统计方法和测试中，计算自由度的公式会有所不同。以下是一些常见情况下自由度的计算公式：
1、样本容量减去参数个数：对于参数估计问题或线性模型，自由度通常是样本容量减去模型中需要估计的参数个数。例如，在简单线性回归模型中，自由度通常为样本容量减去2（一个截距参数和一个斜率参数）。
2、总体方差与样本方差的比较：在方差分析（ANOVA）中，自由度的计算涉及总体方差和样本方差的比较。自由度通常是总体样本量减去1，即 n−1，其中 n 是总体样本量。
3、样本大小减去分组数：在卡方检验等非参数统计方法中，自由度的计算通常涉及样本大小和分组数。自由度通常是分组数减去1，即 k−1，其中 k 是分组数。
4、样本容量乘以相关系数减去1：在相关系数计算中，如皮尔逊相关系数，自由度通常是样本容量乘以相关系数再减去1。例如，如果有 n 个数据点，那么自由度通常是 n−2。
在不同的统计方法和测试中，计算自由度的公式会有所不同。以下是一些常见情况下自由度的计算公式：
1、样本容量减去参数个数：对于参数估计问题或线性模型，自由度通常是样本容量减去模型中需要估计的参数个数。例如，在简单线性回归模型中，自由度通常为样本容量减去2（一个截距参数和一个斜率参数）。
2、总体方差与样本方差的比较：在方差分析（ANOVA）中，自由度的计算涉及总体方差和样本方差的比较。自由度通常是总体样本量减去1，即 n−1，其中 n 是总体样本量。
3、样本大小减去分组数：在卡方检验等非参数统计方法中，自由度的计算通常涉及样本大小和分组数。自由度通常是分组数减去1，即 k−1，其中 k 是分组数。
4、样本容量乘以相关系数减去1：在相关系数计算中，如皮尔逊相关系数，自由度通常是样本容量乘以相关系数再减去1。例如，如果有 n 个数据点，那么自由度通常是 n−2。
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