Fig. 8 show that the data are not

Fig. 8 show that the data are not IID. In effect, the ordered plot suggests a nonstationary distribution with central tendency that follows an exponential learning curve. Fitting an exponential equation to the data using least-squares yields Hours=2.86 Unit−0.33, and is plotted in Fig. 6. We can then look at the deviation of the data from the learning curve to see if the deviations are IID, and if so, what distribution best explains the deviations. Fig. 9 shows the ordered plot of the deviations, Fig. 10 shows the scatter diagram, and Fig. 11 shows the correlation plot. All three indicate that the assumption of IID is likely. Fig. 12 shows the histogram and distribution fit of the deviations. Based on this analysis, the installation of valves of this type could be represented in a model using the formula 2.86Unit−0.33+Beta −0.233,0.194,1.49,1.26, where Unit is a dynamic variable that represents the sequential number of the unit being installed
the data for this example was artificially generated using the formula 3Unit−0.34+Uniform−0.2,0.2. In many cases several activities depend on common underlying conditions. As the conditions change, so do the distributions of the activity times. When this happens, the data from the various activities are correlated. In these cases, the underlying conditions need to be identified and modeled, and the distributions used for the different processes expressed as functions of these conditions. It is also possible to determine n-variate distributions to explain the correlated data, but this is not easily done without many further assumptions regarding the underlying distributions and 1:1 correspondence among data sets.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Fig. 8 แสดงว่า ข้อมูลไม่ IID ผล พล็อตสั่งแนะนำกระจาย nonstationary มีแนวโน้มกลางที่เป็นเส้นโค้งการเรียนรู้ พอดีให้ข้อมูลกำลังสองน้อยที่สุดโดยใช้สมการเนนทำให้ชั่วโมง = 2.86 Unit−0.33 และลงจุดใน Fig. 6 เราสามารถดูที่ความแตกต่างของข้อมูลแล้วจากเส้นโค้งการเรียนรู้เพื่อดูว่าความแตกต่างที่มี IID และถ้าเป็นเช่นนั้น แจกสิ่งดีที่สุดอธิบายความแตกต่างที่ Fig. 9 แสดงแผนสั่งส่วนเบี่ยงเบน Fig. 10 แสดงแผนภาพการกระจาย และ Fig. 11 แสดงพล็อตความสัมพันธ์ ทั้งสามแสดงว่า สมมติฐานของ IID น่า Fig. 12 แสดง fit ฮิสโตแกรมและการกระจายของส่วนเบี่ยงเบนที่ ตามวิเคราะห์นี้ การติดตั้งวาล์วชนิดนี้สามารถแสดงในรูปแบบใช้สูตร 2.86 Unit−0.33 + Beta −0.233, 0.194, 1.49, 1.26 หน่วยตัวแปรแบบไดนามิกที่แสดงหมายเลขลำดับของหน่วย ติดตั้งข้อมูลสำหรับตัวอย่างนี้คือ artificially โดย Unit−0.34 สูตร 3 + รูป −0.2, 0.2 ได้ ในหลายกรณี มากมายขึ้นอยู่กับสภาพพื้นฐานทั่วไป เป็นเงื่อนไขเปลี่ยนแปลง เพื่อทำการกระจายของเวลากิจกรรม เมื่อเกิดเหตุการณ์นี้ ข้อมูลจากกิจกรรมต่าง ๆ มี correlated ในกรณีเหล่านี้ เงื่อนไขพื้นฐานจำเป็นต้อง identified จำลอง และการกระจายที่ใช้สำหรับกระบวนการต่าง ๆ การแสดงเป็นหน้าที่ของเงื่อนไขเหล่านี้ด้วย มันยังได้กระจาย n variate อธิบายข้อมูล correlated แต่ไม่ได้ทำไม่ มีสมมติฐานเพิ่มเติมมากมายเกี่ยวกับต้นแบบการกระจายการติดต่อ 1:1 ระหว่างชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

?มะเดื่อ. 8? แสดงให้เห็นว่าข้อมูลไม่ IID ผลพล็อตที่สั่งซื้อให้เห็นการกระจายไม่คงที่มีแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลางที่ตามเส้นโค้งการเรียนรู้ที่ชี้แจง การติดตั้งสมการชี้แจงข้อมูลที่ใช้สี่เหลี่ยมอย่างน้อยผลตอบแทนถัวเฉลี่ยชั่วโมง = 2.86? 0.33 หน่วยและมีการวางแผนในรูป 6. จากนั้นเราสามารถดูค่าความเบี่ยงเบนของข้อมูลที่ได้จากการเรียนรู้เพื่อดูว่ามีการเบี่ยงเบน IID และถ้าเป็นเช่นนั้นสิ่งที่ดีที่สุดที่จะอธิบายถึงการกระจายการเบี่ยงเบน มะเดื่อ. 9 แสดงให้เห็นว่าพล็อตที่สั่งซื้อของส่วนเบี่ยงเบนที่รูป 10 แสดงแผนภาพกระจายและรูป 11 แสดงให้เห็นว่าพล็อตความสัมพันธ์ ทั้งสามแสดงให้เห็นว่าข้อสันนิษฐานของ IID มีแนวโน้มที่ มะเดื่อ. 12 แสดงกราฟและสายการจัดจำหน่ายเสื้อของการเบี่ยงเบน จากการวิเคราะห์นี้การติดตั้งวาล์วประเภทนี้อาจจะแสดงในรูปแบบการใช้สูตร 2.86? 0.33 หน่วย + Beta? -0.233,0.194,1.49,1.26 ?, ที่หน่วยเป็นตัวแปรแบบไดนามิกที่แสดงถึงหมายเลขลำดับที่ ของหน่วยที่มีการติดตั้ง? ข้อมูลสำหรับตัวอย่างนี้ถูกสร้างสาย Arti ทางการโดยใช้สูตร 3 ห​​น่วย 0.34 + ชุด? -0.2,0.2 ?? ในหลายกรณีกิจกรรมต่างๆขึ้นอยู่กับเงื่อนไขพื้นฐานที่พบบ่อย ในฐานะที่เป็นเงื่อนไขการเปลี่ยนแปลงเพื่อทำการกระจายของกิจกรรมครั้ง เมื่อเกิดเหตุการณ์นี้ข้อมูลจากกิจกรรมต่างๆที่มีความสัมพันธ์ ในกรณีเหล่านี้อยู่ภายใต้เงื่อนไขที่จะต้องมีการระบุเอ็ดสายและแบบจำลองและการกระจายที่ใช้สำหรับกระบวนการที่แตกต่างกันแสดงเป็นหน้าที่ของเงื่อนไขเหล่านี้ นอกจากนี้ยังเป็นไปได้ที่จะตรวจสอบการกระจาย n-ตัวแปรที่จะอธิบายข้อมูลที่มีลักษณะร่วมกัน แต่ตอนนี้ไม่ได้ทำอย่างง่ายดายโดยไม่สมมติฐานอีกมากมายเกี่ยวกับการกระจายพื้นฐานและ 1: 1 จดหมายในหมู่ชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปที่ 8  แสดงให้เห็นว่าข้อมูลที่ไม่มีเปลือกให้เปิด ผลจากการสั่งพล็อตติจิกับกลางมีแนวโน้มตามเส้นโค้งการเรียนรู้แบบเอกซ์โพเนนเชียล เหมาะสมชี้แจงข้อมูลโดยใช้วิธีสมการผลผลิตชั่วโมง = 2.86  หน่วย− 0.33 และวางแผนในรูปที่ 6 เราสามารถดูค่าความเบี่ยงเบนของข้อมูลที่ได้จากการเรียนรู้ เพื่อดูว่ามีเปลือกให้เปิดโรงเรียน ,และหากดังนั้นสิ่งที่ดีที่สุดที่อธิบายถึงการเบี่ยงเบน รูปที่ 9 แสดงสั่งพล็อตของสัดส่วน รูปที่ 10 แสดงแผนภาพการกระจาย และรูปที่ 11 แสดงสหสัมพันธ์แปลง ทั้งสามพบว่า สมมติฐานของเปลือกให้เปิดโอกาส . รูปที่ 12 แสดง Histogram และการกระจายของจึงไม่เบี่ยงเบน จากการวิเคราะห์นี้การติดตั้งวาล์วชนิดนี้จะถูกแสดงในรูปแบบโดยใช้สูตร 2.86  หน่วย− 0.33 เบต้า  − 0.233,0.194,1.49,1.26  ที่หน่วยเป็นแบบไดนามิก ตัวแปรที่แสดงหมายเลขลำดับของหน่วยการติดตั้ง
ข้อมูลตัวอย่างนี้จึงจำเป็นต้อง cially สร้างโดยใช้สูตร 3 − 0.34  หน่วย  เครื่องแบบ บริษัท เวสเทิร์น 0.2,0.2   .ในหลายกรณี หลายกิจกรรมขึ้นอยู่กับทั่วไปภายใต้เงื่อนไข เมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนไป ดังนั้นการกระจายของกิจกรรมครั้ง เมื่อเกิดเหตุการณ์นี้ ข้อมูลที่ได้จากกิจกรรมต่าง ๆ มีความสัมพันธ์กัน ในกรณีเหล่านี้ ภายใต้เงื่อนไขต้อง identi จึงเอ็ดและแบบจำลองและการกระจายที่ใช้ในกระบวนการต่าง ๆ แสดงเป็นฟังก์ชันของเงื่อนไขเหล่านี้นอกจากนี้ยังเป็นไปได้ที่จะตรวจสอบการ n-variate เพื่ออธิบายความสัมพันธ์ของข้อมูล แต่นี้ไม่ได้เป็นอย่างง่ายดายโดยไม่ต้องอีกหลายสมมติฐานเกี่ยวกับการกระจายและการติดต่อระหว่างต้นแบบ 1
ชุดข้อมูล