From above, the fit model of S01 da

From above, the fit model of S01 data is a Weibull
distribution, and the maximum likelihood estimation of
the parameters is g ¼ 0:847; y ¼ 1:965: The same procedures
can be applied to all stockers. Most of the flow
move from every stocker can be fitted by the Weibull
distribution, but some cannot. From the from-to-table,
the interarrival time is not exactly an exponential
distribution. However, it can be a Weibull distribution.
An exponential distribution is a specialcase of the
Weibull distribution, so the data set still can be
approximated to the same family distribution. Consequently,
the assumption of the interarrival time from the
simulation model is correct at 90% confidence interval.
Namely, the input rate is Poisson distribution and the
process flow of the interarrival time is an exponential
distribution. The zone test is also tested and divided by
etch, diffusion, thin film, photo, and implant, respectively.
The results were shown that the underlying
distributions of most stockers are exponential or of the
Weibull distribution. The values of the p-value, b; g; and
y for all stockers are shown in Table 4.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จากข้างต้น แบบพอดีข้อมูล S01 จะเป็นแบบเวย์บูลกระจาย และการประเมินความเป็นไปได้สูงสุดของพารามิเตอร์เป็น g ¼ 0:847 y ¼ 1:965: กระบวนการเดียวกันสามารถใช้กับ stockers ทั้งหมด ที่สุดของการไหลย้ายจาก stocker ทุกสามารถติดตั้ง โดยแบบเวย์บูลกระจาย แต่บางคนไม่ จากการจากไปตารางคร่าวนี้เวลา interarrival การเนนการกระจายงาน อย่างไรก็ตาม มันสามารถกระจายแบบเวย์บูลกระจายการเนนเป็น specialcase ของการแจกแจงแบบเวย์บูล ดังนั้นชุดข้อมูลยังสามารถเลียนแบบแจกครอบครัวเดียวกัน ดังนั้นอัสสัมชัญเวลา interarrival จากการการจำลองแบบถูกต้องที่ช่วงความเชื่อมั่น 90%ได้แก่ อัตราการป้อนข้อมูลเป็นการแจกแจงปัวซองและขั้นตอนกระบวนการเวลา interarrival ไม่มีเนนการกระจายงาน ทดสอบโซนยังทดสอบ และหารด้วยกัด แพร่ ฟิล์มบาง ภาพถ่าย และรากฟัน เทียม ตามลำดับผลลัพธ์ได้แสดงที่ตัวการกระจายของ stockers ส่วนใหญ่จะเนนหรือแจกแจงแบบเวย์บูล ค่าของ p-ค่า b g และy สำหรับ stockers ทั้งหมดจะแสดงในตาราง 4

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จากด้านบนแบบจำลองแบบของข้อมูล S01 เป็น Weibull
การจัดจำหน่ายและการประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุดของ
พารามิเตอร์เป็นกรัม¼ 0: 847; และ¼ 1: 965: ขั้นตอนเดียวกัน
สามารถนำไปใช้กับสต็อกทั้งหมด ส่วนใหญ่ของการไหลของ
ย้ายจาก Stocker ทุกคนสามารถติดตั้งโดย Weibull
กระจาย แต่บางคนไม่สามารถ จากจากการตาราง
เวลา interarrival ไม่ตรงชี้แจง
การจัดจำหน่าย แต่ก็สามารถที่จะกระจาย Weibull.
กระจายชี้แจงเป็นกรณีพิเศษของ
การกระจาย Weibull เพื่อให้ข้อมูลการตั้งค่ายังคงสามารถ
ห้วงการกระจายครอบครัวเดียวกัน ดังนั้น
ข้อสันนิษฐานของเวลา interarrival จาก
แบบจำลองที่ถูกต้องในช่วงเวลาที่ความเชื่อมั่น 90%.
กล่าวคืออัตราการป้อนข้อมูลคือการกระจาย Poisson และ
การไหลของกระบวนการของเวลาเป็น interarrival ชี้แจง
การจัดจำหน่าย ทดสอบโซนได้รับการทดสอบและยังแบ่งตาม
จำหลักการแพร่ฟิล์มบาง, ภาพถ่าย, และรากเทียมตามลำดับ.
ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่าอยู่ภายใต้
การกระจายของสต็อกมากที่สุดคือการชี้แจงหรือ
การกระจาย Weibull ค่า p-value ข; กรัม และ
สำหรับสต็อกและทั้งหมดจะถูกแสดงในตารางที่ 4

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จากข้างบน พอดีกับรูปแบบของข้อมูล R07 เป็นแบบ
กระจายและความเป็นไปได้สูงสุดประมาณพารามิเตอร์¼ 0:847
G ; Y :
¼ 1:965 กระบวนการเดียวกันสามารถใช้กับ stockers . ที่สุดของการไหล
ย้ายจากทุก Stocker สามารถติดตั้งโดยไว
กระจาย แต่บางอย่างไม่ จากโต๊ะ interarrival
เวลาจะไม่เหมือนการแจกแจงแบบเลขชี้กำลัง

อย่างไรก็ตามมันสามารถมีการแจกแจงแบบไวบูลล์ .
มีการแจกแจงแบบเลขชี้กำลังเป็น specialcase ของ
การแจกแจงไวบูลล์ ดังนั้นชุดของข้อมูลยังสามารถ
โดยประมาณการกระจายในครอบครัวเดียวกัน โดย
สมมติฐานของเวลา interarrival จาก
แบบจำลองถูกต้องที่ช่วงความเชื่อมั่น 90%
คือ ใส่คะแนนคือการแจกแจงปัวส์ซองและ
กระบวนการไหลของเวลา interarrival มีการแจกแจงแบบเลขชี้กำลัง

โซนทดสอบก็ทดสอบ และแบ่งโดย
etch , แพร่ , ฟิล์มบาง , ภาพ , และปลูกฝัง ตามลำดับ ผลการศึกษาพบว่า

มีการแจกแจงของ stockers ส่วนใหญ่จะชี้แจงหรือของ
แบบกระจาย ค่าของ p , B ; G ;
Y ทั้งหมด stockers แสดงในตารางที่ 4