Table 1 gives values for the suffic

Table 1 gives values for the sufficient sample size |s|,
for E = 0.01,0.001 and S = 0.01,0.001,0.0001. With
the tolerable error E around 0.01, samples of a reasonable
size suffice. E.g., if a chance of 0.0001 for an
error of more than 0.01 is acceptable, then a sample of
size 50,000 is sufficient. For many applications these
parameter values are perfectly reasonable-errors in
the input data maybe more likely than 0.0001. In
such cases, approximate rules can be produced based
on a sample, i.e., in constant time independent of the
size of r. With tighter error requirements the sample
sizes can be quite large.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตารางที่ 1 ให้ค่าสำหรับเพียงพอตัวอย่างขนาด |s|,
อี = 0.01,0.001 และ S = 0.01,0.001,0.0001 ด้วย
E ข้อผิดพลาด tolerable รอบ 0.01 ตัวอย่างของความสมเหตุสมผล
ขนาดพอ เช่น ถ้ามีโอกาสมาก 0.0001 สำหรับการ
ข้อผิดพลาดของ 0.01 กว่าจะยอมรับได้ แล้วตัวอย่างของ
ขนาด 50000 เพียงพอ สำหรับโปรแกรมประยุกต์จำนวนมากเหล่านี้
ค่าพารามิเตอร์ได้อย่างสมเหตุสมผลข้อผิดพลาดใน
บางทีข้อมูลป้อนเข้ายิ่งกว่ามาก 0.0001 ใน
กรณี กฎโดยประมาณสามารถผลิตได้ตาม
บนตัวอย่าง เช่น ในเวลาคงเป็นอิสระจากการ
ขนาดของ r ต้องพลาดสัดตัวอย่าง
ขนาดสามารถกว้างได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตารางที่ 1 ให้ค่าสำหรับขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่เพียงพอ | s |,
E = การ 0.01,0.001 และ S = 0.01,0.001,0.0001 ด้วย
ข้อผิดพลาด E พอประมาณรอบ 0.01, ตัวอย่างของการที่เหมาะสม
ขนาดพอเพียง เช่นถ้ามีโอกาสของ 0.0001 สำหรับ
ข้อผิดพลาดมากขึ้นกว่า 0.01 เป็นที่ยอมรับแล้วกลุ่มตัวอย่าง
ขนาด 50,000 เพียงพอ สำหรับการใช้งานจำนวนมากเหล่านี้
ค่าพารามิเตอร์ที่มีข้อผิดพลาดอย่างสมบูรณ์แบบที่เหมาะสมใน
การป้อนข้อมูลอาจจะมีโอกาสมากขึ้นกว่า 0.0001 ใน
กรณีดังกล่าวกฎประมาณสามารถผลิตตาม
ตัวอย่างคือในเวลาที่เป็นอิสระคงที่ของ
ขนาดของ r ข้อผิดพลาดที่มีความต้องการที่เข้มงวดมากขึ้นตัวอย่าง
ขนาดจะค่อนข้างใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตารางที่ 1 ค่าเพียงพอให้ขนาดตัวอย่าง | | S , E =
สำหรับ 0.01, 0.001 และ S = 0.01,0.001, 0.0001 . กับ
พอดูได้ข้อผิดพลาด E ประมาณ 0.01 ตัวอย่างของขนาดที่เหมาะสม
พอเพียง เช่น ถ้าโอกาส 0.0001 สำหรับ
ข้อผิดพลาดมากกว่า 0.01 ก็ยอมรับ แล้วตัวอย่าง
ขนาด 50 , 000 ก็เพียงพอ สำหรับการใช้งานหลายพารามิเตอร์เหล่านี้เป็นข้อผิดพลาดค่า

เหมาะสมอย่างสมบูรณ์ในข้อมูล แนวโน้มอาจจะมากกว่า 2 . ใน
กรณีดังกล่าว สามารถผลิตได้ตามกฎประมาณ
ในตัวอย่าง เช่น ในช่วงเวลาคงที่เป็นอิสระจาก
ขนาดของ R . กับความต้องการความคลาดเคลื่อนแน่นอย่าง
ขนาดจะค่อนข้างใหญ่