According to the above analysis, ne

According to the above analysis, neither the time series nor the exponential smoothing
methods are suitable for the IC industry. Consequently, the Grey model (GM) is applied
herein to predict future trends in the global IC industry. The GM has the following
advantages: (a) It can be used in situations with relatively with limited data down to as little
as four observations. (b) Just a few discrete data are sufficient to characterize an unknown
system. (c) It is suitable for forecasting in competitive environments where decision-makers
only have access to limited historical data. Moreover, three residual modification models
were applied to enhance the GM models.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตามการวิเคราะห์ข้างต้น ไม่ลำดับเวลาหรือปรับให้เรียบแบบเลขชี้กำลังวิธีเหมาะสมสำหรับการอุตสาหกรรม IC ดังนั้น ใช้รูปแบบสีเทา (กรัม)นี้เพื่อทำนายแนวโน้มในอนาคตของอุตสาหกรรม IC ทั่วโลก กรัมจะมีต่อไปนี้ข้อดี: สามารถใช้ได้ (a) ในสถานการณ์มีค่อนข้างมีข้อมูลจำกัดลงเพียงเป็นข้อสังเกตุ 4 (ข) เพียงไม่กี่แยกกันข้อมูลไม่เพียงพอกับลักษณะของการไม่รู้จักระบบ (c) เหมาะสำหรับการคาดการณ์ในสภาพแวดล้อมการแข่งขันที่ผู้ผลิตตัดสินใจจะเข้าถึงข้อมูลประวัติศาสตร์จำกัด นอกจากนี้ แบบจำลองปรับเปลี่ยนเหลือสามถูกนำไปใช้กับรุ่นกรัม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตามการวิเคราะห์ข้างต้นทั้งชุดเวลาหรือเรียบชี้แจงวิธีการที่มีความเหมาะสมสำหรับอุตสาหกรรมไอซี ดังนั้นรูปแบบสีเทา (จีเอ็ม)
ถูกนำไปใช้ในที่นี้ที่จะคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตในอุตสาหกรรมไอซีทั่วโลก จีเอ็มมีดังต่อไปนี้ข้อได้เปรียบ (ก) มันสามารถใช้ในสถานการณ์ที่มีค่อนข้าง จำกัด กับข้อมูลลงไปเป็นเพียงสี่ข้อสังเกต (ข) เพียงไม่กี่ข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องมีเพียงพอที่จะอธิบายลักษณะที่ไม่รู้จักระบบ (ค) เหมาะสำหรับการคาดการณ์ในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจจะสามารถเข้าถึงข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่จำกัด นอกจากนี้ยังมีการปรับเปลี่ยนรูปแบบสามที่เหลือถูกนำไปใช้เพื่อเพิ่มรูปแบบของจีเอ็ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตามการวิเคราะห์ข้างต้น ทั้งเวลาและวิธีการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล
ชุดเหมาะสำหรับอุตสาหกรรม IC ดังนั้นรูปแบบสีเทา ( กรัม ) ใช้
ในที่นี้เพื่อทำนายแนวโน้มในอนาคตในอุตสาหกรรม IC ) จีเอ็มมีข้อดีดังต่อไปนี้
: ( ) มันสามารถใช้ในสถานการณ์ที่มีค่อนข้างจำกัด ข้อมูลลงไปด้วยเล็กน้อย
4 การสังเกต( ข ) เพียงไม่กี่แบบข้อมูลเพียงพอในลักษณะระบบไม่รู้จัก

( C ) เหมาะสำหรับการพยากรณ์ในการแข่งขันสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยน
เท่านั้นสามารถเข้าถึงข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ จำกัด นอกจากนี้สามที่เหลือแบบปรับเปลี่ยน
ประยุกต์เพิ่ม ( gmt ) รุ่น