4.1 error distributionfollowing the

4.1 error distribution
following the approach of hohle and hohle (2009), the extraction data is tested for normal distribution by comparing the observed and theoretical distribution of ^hi before any other processing is applied. this is done by visually analyzing the his togram and the quantile-quantile-plot (Q-Q plot)of the error dataset. the histogram depicts the frequency of the errors within a certain predefined interval. it gives a first impression of the normality of the data distribution. in fig. 4 the entity of the ^hi error is depicted in 100 equally spaced counts from a normal distribution with mean and variance from the ^h data (red line). fig. 4 allows a comparision between the observed distribution of ^hi and the expected theoretical normal distribution with mean and standard deviation estimated from the observed data. the Q-Q plots show the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อผิดพลาด 4.1 กระจายตามวิธีของ hohle และ hohle (2009), สกัดข้อมูลมีทดสอบการแจกแจงปกติ โดยการเปรียบเทียบการสังเกต และทฤษฎีการกระจายของ ^ สวัสดี ก่อนใช้ประมวลผลอื่น ๆ ซึ่งทำได้ โดยการวิเคราะห์เห็นได้ togram เขาและ quantile-quantile-พล็อต (พล็อต Q-Q) ของชุดข้อมูลข้อผิดพลาด ฮิสโตแกรมแสดงให้เห็นความถี่ของข้อผิดพลาดภายในช่วงกำหนดไว้ล่วงหน้าแน่นอน มันทำให้ความประทับใจแรกของ normality ของการกระจายข้อมูล ใน 4 fig. เอนทิตีของ ^ สวัสดี ข้อผิดพลาดจะแสดงนับ 100 ลที่เท่าเทียมกันจากการแจกแจงปกติด้วยค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนจากการ ^ h ข้อมูล (เส้นสีแดง) fig. 4 ช่วยให้ comparision ระหว่างชั้นสังเกต ^ สวัสดี และประเมินที่คาดทฤษฎีการแจกแจงปกติ ด้วยค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากข้อมูลที่สังเกต ดูผืน Q-Q

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.1 กระจายความผิดพลาด
ต่อไปนี้วิธีการของ hohle และ hohle (2009) ข้อมูลการสกัดจะทดสอบการแจกแจงปกติโดยการเปรียบเทียบการกระจายสังเกตและทฤษฎีของ ^ สวัสดีก่อนการประมวลผลอื่น ๆ ที่ถูกนำไปใช้ นี้จะกระทำโดยการวิเคราะห์สายตา togram ของเขาและ quantile-quantile พล็อต (พล็อต QQ) ของชุดข้อมูลที่ผิดพลาด histogram แสดงให้เห็นความถี่ของข้อผิดพลาดภายในบางช่วงที่กำหนดไว้ล่วงหน้า มันให้ความรู้สึกแรกของปกติของการกระจายข้อมูล ในมะเดื่อ 4 นิติบุคคลของข้อผิดพลาด ^ สวัสดีเป็นภาพใน 100 นับระยะห่างเท่า ๆ กันจากการแจกแจงปกติที่มีค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนจากข้อมูล ^ h (สายสีแดง) มะเดื่อ 4 ช่วยให้เปรียบเทียบระหว่างการกระจายสังเกตของ ^ ทักทายและการกระจายปกติทฤษฎีคาดว่ามีค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานประมาณจากข้อมูลที่สังเกต แปลง QQ แสดง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.1 ข้อผิดพลาดกระจาย
ต่อไปนี้แนวทางของ hohle และ hohle ( 2009 ) , ข้อมูลวิธีการทดสอบการแจกแจงแบบปกติ โดยการเปรียบเทียบลักษณะและการกระจายเชิงทฤษฎีของ
สวัสดีก่อนที่จะมีการประมวลผลที่ใช้ . นี้จะกระทำโดยการวิเคราะห์ของเขา togram และควอนไทล์ควอนไทล์ ( พล็อตพล็อตครั้งแรก ) ของข้อมูลข้อผิดพลาดส่วนแสดงความถี่ของข้อผิดพลาดภายในช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าแน่นอน มันจะให้ความประทับใจแรกของการแจกแจงแบบปกติของข้อมูลการกระจาย ในรูปที่ 4 หน่วยงานของ
สวัสดีข้อผิดพลาดในภาพ 100 เท่าระยะห่างนับจากการแจกแจงแบบปกติที่มีค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนจากข้อมูล
H ( เส้นสีแดง ) รูปที่ 4 ช่วยให้เปรียบเทียบระหว่างสังเกตการกระจายของ
สวัสดีและคาดว่าทฤษฎีการแจกแจงแบบปกติด้วยค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคำนวณได้จากลักษณะของข้อมูล ครั้งแรกที่แปลงแสดง