Découvrez le connecteur HUADA ZMDM-15S-A: compact et fiable

Compact et fiable: le connecteur micro rectangulaire HUADA ZMDM-15S-A combine une conception compacte avec une grande fiabilité.9 mm plus bas que la série J29A, ce qui le rend idéal pour des applications à espace restreint. Que ce soit dans les machines industrielles, aérospatiales ou télécommunications, ce connecteur offre des performances exceptionnelles.une durée de vie mécanique de 500 cycles, c'est un choix robuste pour les environnements exigeants.
Applications polyvalentes: le ZMDM-15S-A est plus qu'un simple appareil compact; c'est une solution polyvalente. Capable de gérer jusqu'à 5 A, il convient à divers scénarios.ce connecteur assure des connexions électriques fiablesSa résistance à la pression (notée à 800V) et ses excellentes propriétés d'isolation (5000 mΩ) renforcent encore son attrait.connectivité permettant d'économiser de l'espace!

Principales caractéristiques du connecteur HUADA ZMDM-15S-A

Définition et but: un z-score sert de mesure standardisée qui quantifie la distance à laquelle un point de données spécifique s'écarte de la moyenne d'une population de référence.
Son objectif principal est de faciliter les comparaisons entre différentes variables et distributions.
Formule de calcul: Pour calculer le z-score pour un point de données donné (X), appliquez la formule suivante:
(mu) désigne la moyenne de la population (ou la moyenne de l'échantillon si les valeurs de la population sont inconnues).
(sigma) signifie l'écart type de la population (ou l'écart type de l'échantillon).
Interprétation: un z-score positif indique que le point de données est supérieur à la moyenne.
À l'inverse, un z-score négatif suggère que le point de données tombe en dessous de la moyenne.
Cas d'utilisation et idées: position de distribution: les scores Z nous aident à comprendre où un point de données spécifique s'intègre dans une distribution.
Comparaison entre variables: En normalisant les données, nous pouvons comparer les observations entre différentes variables.
Détection des anomalies: des scores z anormalement élevés ou faibles peuvent mettre en évidence les anomalies.
Calculs de probabilité: les scores Z se rapportent aux probabilités et aux percentiles en utilisant la distribution normale standard.

Tableau des caractéristiques techniques: