Table 6 andFigures 6-9 show correla

Table 6 and
Figures 6-9 show correlation coefficients with their corresponding p-values and scatter
plots, respectively. Surprisingly, there was no statistically significant correlation between payloads for the experimental period and fuel/cycle as indicated by the p-value of 0.1801 (greater than α = 0.05). This was contrary to expectation and hence the correlation between payload for the entire available data set (May 3 to July2) and fuel/cycle was also analyzed. This yielded a statistically significant correlation (p-value of 0.0000). Modeling fuel/cycle per ton is desirable so that the model can be extended to different truck payloads. In fact, it is expected that fuel consumption should correlate to amount of material carried since more work is done. Hence, correlations between cycle time components in Table 6 and fuel/cycle/ton was tested and statistically significant positive correlation was found. Based on this, the regression model in Equation (3) was formulated. In this model, ti is cycle time in minutes for component i. Subscripts es, et, l, ls, and lt mean empty stopped, empty travel, loading, loaded stopped, and loaded travel.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตาราง 6 และตัวเลข 6-9 แสดงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ มีค่า p ที่เกี่ยวข้องและกระจายลงจุด ตามลำดับ จู่ ๆ มีไม่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่าง payloads สำหรับรอบระยะเวลาทดลองและน้ำมันเชื้อเพลิง/รอบตามที่ระบุ โดยค่า p ของ 0.1801 (ด้วยกองทัพมากกว่า 0.05) นี้เป็นการขัดกับความคาดหวัง และดังนั้น ความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งที่เตรียมไว้ทั้งหมดพร้อมใช้งานชุดข้อมูล (3 พฤษภาคมเพื่อ July2) และน้ำมันเชื้อเพลิง/รอบยังถูกวิเคราะห์ ซึ่งหาความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p-value ของ 0.0000) โมเดลวงจร/เชื้อเพลิงต่อตันจะต้องเพื่อให้สามารถขยายแบบให้ payloads รถบรรทุกต่าง ๆ ในความเป็นจริง คาดว่า ปริมาณการใช้น้ำมันเชื้อเพลิงควรเชื่อมโยงจำนวนวัสดุที่ดำเนินการเนื่องจากทำงานเพิ่มเติม ดังนั้น ความสัมพันธ์ระหว่างรอบเวลาในตาราง 6 และทดสอบเชื้อเพลิงรอบ/ตัน และมีการค้นพบความสัมพันธ์ในเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ตามนี้ มีสูตรแบบจำลองถดถอยสมการ (3) ในการ ในรุ่นนี้ ตี้เป็นเวลารอบนาทีสำหรับคอมโพเนนต์ i. ตัวห้อย es, et, l, ls และ lt หมายถึง การเดินทางหยุด ว่างเปล่า โหลด โหลดหยุด และโหลดลง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตารางที่
และรูปที่6
แสดงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่มีค่าพีที่สอดคล้องกันของพวกเขาและกระจายแปลงตามลำดับ น่าแปลกที่ไม่มีความสัมพันธ์กันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่าง - ค่าของ ( = 0.05) ซึ่งตรงกันข้ามกับความคาดหวังและด้วยเหตุนี้ความสัมพันธ์ระหว่างอัตราสำหรับชุดข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ นี้ให้ผลความสัมพันธ์ทางสถิติ - ค่าของ การสร้างแบบจำลองน้ำมันเชื้อเพลิง ในความเป็นจริงมันเป็นที่คาดว่าการบริโภคน้ำมันเชื้อเพลิงควรมีความสัมพันธ์กับจำนวนเงินของวัสดุดำเนินการตั้งแต่การทำงานมากขึ้นจะทำ ดังนั้นความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบรอบเวลาในตารางที่ จากนี้รูปแบบการถดถอยในสมการ ในรูปแบบนี้คือทิรอบเวลาในนาทีสำหรับฉันส่วนประกอบ ห้อยเอเอต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตารางที่ 6
) สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์กับ p-values โชว์ตัวเลขที่สอดคล้องกันของพวกเขาและกระจาย
แปลง ตามลำดับ จู่ ๆ ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่าง ( สำหรับระยะเวลาทดลองและเชื้อเพลิง / วงจรตามที่ระบุโดยนัยของ 0.1801 ( มากกว่าα = 0.05 )นี่มันขัดกับความคาดหวัง ดังนั้นความสัมพันธ์ระหว่างอัตราข้อมูลสามารถใช้ได้ทั้งชุด ( 3 พฤษภาคมที่จะ july2 ) และเชื้อเพลิง / วงจรยังวิเคราะห์ ซึ่งพบความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ( p-value ของข้า ) แบบเชื้อเพลิง / รอบต่อตันเป็นที่พึงปรารถนาดังนั้นแบบจำลองนี้สามารถขยาย ( รถบรรทุกที่แตกต่างกัน ในความเป็นจริงเป็นที่คาดว่า ปริมาณการใช้เชื้อเพลิงจะสัมพันธ์กับปริมาณของวัสดุที่ทำเพราะงานเสร็จแล้ว ดังนั้น ความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบรอบเวลาใน ตารางที่ 6 และเชื้อเพลิง / รอบ / ตันได้รับการทดสอบและความสัมพันธ์ทางบวกอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติพบว่า ตามนี้ แบบจำลองการถดถอยในสมการ ( 3 ) ถูกสร้างขึ้น ในรูปแบบนี้ , Ti เป็นรอบเวลาในนาทีสำหรับส่วนประกอบ .subscripts es , et , L , LS และ LT หมายถึงเปล่าหยุด เปล่าเดินทาง โหลด โหลด หยุด และเดินทางโหลด