datasets cannot be represented by a

datasets cannot be represented by a normal distribution and
therefore the non-stationary trends have to be removed. By
removing a fit of monthly mean and diurnal variation from wind
speed dataset, the overall distribution approximates a normal
distribution (Hill et al., 2012). For significant wave height, it is
necessary to remove a fit of monthly mean values and then apply a
logarithmic transformation on the data as shown in Eq. (3) (Cunha
and Guedes Soares, 1999). For wave period, it is only necessary to
remove seasonal trends. For the multivariate case presented in this
work, a modified Box-Cox transformation has been used in place
of a logarithmic transformation, shown in Eq. (4). The value of the
transform coefficient Λ, can be tuned iteratively to capture the
observed level of correlation between the wind and wave values in
the data while preserving individual wave climate characteristics.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ไม่สามารถแสดง datasets โดยการแจกแจงปกติ และดังนั้น แนวโน้มการเขียนไม่มีออก โดยเอาให้พอดีกับค่าเฉลี่ยรายเดือนและเปลี่ยนแปลง diurnal จากลมชุดข้อมูลความเร็ว การกระจายโดยรวม approximates ราคาปกติกระจาย (Hill et al., 2012) สำหรับความสูงของคลื่นที่สำคัญจำเป็นต้องเอาออกให้พอดีกับค่าเฉลี่ยรายเดือน และจากนั้น ให้ใช้เป็นการแปลงข้อมูลดังแสดงใน (3) (กูนยา Eq. ลอการิทึมก Soares Guedes, 1999) สำหรับระยะเวลาที่คลื่น เท่านั้นจำเป็นต้องเอาแนวโน้มตามฤดูกาล สำหรับกรณีตัวแปรพหุการนำเสนอในที่นี้มีการใช้งาน การปรับเปลี่ยนกล่องค็อกซ์แปลงที่การเปลี่ยนแปลงแบบลอการิทึม แสดงใน Eq. (4) ค่าของการแปลงสัมประสิทธิ์Λ สามารถปรับซ้ำ ๆ เพื่อจับตัวตรวจสอบระดับของความสัมพันธ์ระหว่างค่าลมและคลื่นข้อมูลในขณะที่รักษาลักษณะสภาพภูมิอากาศของแต่ละคลื่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ชุดข้อมูลที่ไม่สามารถแสดงโดยการกระจายปกติและดังนั้นจึงเป็นแนวโน้มที่ไม่หยุดนิ่งจะต้องถูกลบออก
โดยถอดแบบของค่าเฉลี่ยรายเดือนและรายวันเปลี่ยนแปลงจากลมชุดข้อมูลที่ความเร็วการกระจายโดยรวมใกล้เคียงกับปกติการจัดจำหน่าย(Hill et al., 2012) สำหรับความสูงของคลื่นที่สำคัญมันเป็นเรื่องจำเป็นที่จะเอาแบบของค่าเฉลี่ยรายเดือนและจากนั้นใช้การเปลี่ยนแปลงลอการิทึมกับข้อมูลดังแสดงในสมการ (3) (Cunha และ Guedes Soares, 1999) สำหรับรอบระยะเวลาคลื่นก็เป็นสิ่งจำเป็นเท่านั้นที่จะลบแนวโน้มตามฤดูกาล สำหรับกรณีที่หลายตัวแปรที่นำเสนอในครั้งนี้ทำงานแก้ไขเปลี่ยนแปลงกล่องค็อกซ์ได้รับการใช้ในสถานที่ของการเปลี่ยนแปลงลอการิทึมแสดงในสมการ (4) ค่าของการแปลงค่าสัมประสิทธิ์Λ, สามารถปรับซ้ำในการจับภาพระดับสังเกตของความสัมพันธ์ระหว่างลมและคลื่นในค่าข้อมูลในขณะที่รักษาลักษณะภูมิอากาศคลื่นของแต่ละบุคคล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ไม่สามารถแสดงข้อมูลโดยการแจกแจงแบบปกติและ
ดังนั้นแนวโน้ม non-stationary ต้องถูกลบออก โดย
เอาแบบของค่าเฉลี่ยรายเดือนและในรูปแบบจากข้อมูลความเร็วลม
, การกระจายโดยรวมมีการแจกแจงแบบปกติ
( เนินเขา et al . , 2012 ) สำหรับความสูงของคลื่นที่สำคัญ มันต้องเอาพอดี
รายเดือนเฉลี่ยแล้วใช้
ลอการิทึมในการแปลงข้อมูลที่แสดงในอีคิว ( 3 ) ( Cunha
และ โร กิวเดส Soares , 1999 ) ช่วงคลื่น มันเป็นเพียงที่จำเป็น

เอาแนวโน้มตามฤดูกาล สำหรับหลายตัวแปรกรณีที่นำเสนอในงานนี้
, แก้ไขกล่อง Cox แปลงถูกใช้ในสถานที่ของการเปลี่ยนแปลงลอการิทึม
แสดงในอีคิว ( 4 ) ค่าของ
แปลงสัมประสิทธิ์Λสามารถปรับซ้ำจับ
พบว่าระดับความสัมพันธ์ระหว่างลมและค่าคลื่นในแต่ละคลื่น
ข้อมูลในขณะที่รักษาลักษณะภูมิอากาศ .