Using probability models to model c

Using probability models to model customer time dependent
non-homogenous usage behavior, makes it possible to employ
inferential statistics in order to develop a parametric monitoring
model. Mixture probability models (Fader & Hardie, 2007; Johnson,
Moe, Fader, Bellman, & Lohse, 2004) and Markov chain models

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้แบบจำลองความน่าเป็นรุ่นลูกค้าเวลาขึ้น
ที่ลักษณะการใช้งานไม่ใช่ให้ ทำให้สามารถจ้าง
สถิติเพียงน้อยนิดเพื่อที่จะทำการตรวจสอบแบบพาราเมตริก
รุ่น แบบจำลองความน่าเป็นส่วนผสม (Fader & Hardie, 2007 Johnson,
หมอ Fader บริการ & Lohse, 2004) และแบบจำลองโซ่ Markov

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยใช้แบบจำลองความน่าจะเป็นรูปแบบครั้งที่ลูกค้าขึ้นอยู่กับ
พฤติกรรมการใช้งานที่ไม่เหมือนกันทำให้มันเป็นไปได้ที่จะใช้
สถิติเชิงอนุมานเพื่อพัฒนาตรวจสอบตัวแปร
แบบ น่าจะเป็นรูปแบบผสม (เฟดเดอร์และฮาร์ดี, 2007; จอห์นสัน,
โมเฟดเดอร์, ยามและ Lohse, 2004) และมาร์คอฟแบบจำลองห่วงโซ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยใช้แบบจำลองความน่าจะเป็นแบบลูกค้าเวลาขึ้นอยู่กับพฤติกรรมการใช้
ไม่ใช่เนื้อเดียวกัน ทำให้มันเป็นไปได้ที่จะจ้าง
สถิติเชิงอนุมาน เพื่อพัฒนารูปแบบการตรวจสอบ
พารา . ความน่าจะเป็นแบบผสม ( หายไป&ฮาร์ดี้ , 2007 ; จอห์นสัน ,
โมเอะ , หายไป , ยาม , & lohse , 2004 ) และลูกโซ่มาร์คอฟโมเดล