融合大数法则的数据分析方法、装置、设备及介质

本发明涉及数据处理技术领域，具体公开了融合大数法则的数据分析方法、装置、设备及介质，方法包括：分层聚合确定最小汇聚量；累积样本均值轨迹计算与收敛诊断；基于LLN收敛特征的噪声衰减权重化；稳态矩约束下的分布、成分分解；LLN引导的一致性检验与重抽稳健化；LLN‑约束的模型拟合与不确定性校准输出；本发明基于LLN收敛特征的噪声衰减权重化，使得已接近稳态的样本在估计中获得更大影响力，而不稳定或稀疏样本被自然弱化，从而实现对异质性和小样本噪声的自适应抑制，提升总体估计的鲁棒性；在分布/成分分解中引入稳态矩约束，可保证分解得到的成分在高阶统计量上与观测收敛特征一致，减少因极端值或局部波动导致的成分错配。